继上一篇轮询打散算法后，本文主要介绍推荐的另一种打散算法，权重打散算法，该算法适用较多维度打散的一种算法，主要的思路大体为，约定按照一类对象的某几个属性，针对特定的某一个属性，对不同的值对应不同的权重，求当前对象计权属性下值对应的权重和，然后降序输出对象。如：对于推荐商品自营商品和非自营商品权重 ...

前几篇说了文件上传，都是上传到了WebRoot下的up目录，这样是不行的，文件多了性能就不行了。文件一般都是分目录存放的，这里讲建目录的一种算法。先看结果，经过本算法建的目录，结构是这样的，还以up目录为例，新建的目录都建在up目录下： 说明： 　　1、本算法 ...

推荐算法 1. 基于内容的推荐 基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。主要是从两个方法来描述基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关 ...

各类推荐系统的概念上的目标 方法　 概念上的目标 输入 协同 基于协同方法利用我的同组群体的评分与行为给出推荐 用户评分+社区评分 基于内容的 基于我过去的评分和行为根据我 ...

高并发系统限流-漏桶算法和令牌桶算法 参考： http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html https://blog.csdn.net/scorpio3k/article/details/53103239 https ...

参考： http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html https://blog.csdn.net/scorpio3k/article/detai ...

原文链接：https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐 ...

一、基于内容推荐 基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目 ...