打散作为推荐系统比较重要的数据处理逻辑，是推荐系统避免数据扎堆最重要的实现手段，本次介绍推荐算法中最简单的轮询算法。 轮询算法一般分为单维度、双维度轮询，所以本文主要介绍，单维度轮询和双维度轮询两种。 单维度轮询： 单维度轮询主要是把数据按照某一个角度进行分类，比如推荐业务中，相同品牌 ...

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 ...

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 ...

1、基于人口统计学的推荐 用户画像 2、基于内容的推荐 相似度计算 基于内容的推荐算法 基于内容推荐系统的高层次结构 特征工程 数值型特征处理 归一化 离散化 类别型特征处理 时间型特征处理 ...

方法： 1.强化学习 用户是否点击一系列广告可以看成是一个序列过程，那么推荐广告就是一个序列决策过程。那么是否可以用强化学习来实现广告推荐。基本模型为：Deep Q-learning和LSTM的组合 强化学习的好处是： a、在线学习。对于新用户，我们不知道他的喜好，通过不断的推荐后 ...

A* and Weighted A* Search 思路 启发式搜索算法 要理解A*搜寻算法，还得从启发式搜索算法开始谈起。 所谓启发式搜索，就在于当前搜索结点往下选择下一步结点时，可以通过一个启发函数(Heuristic Function)来进行选择，选择代价最少的结点作为下一步搜索结点 ...

区域，node则是一个具体的节点，而该打散算法的目标就是将pod在zone和node之间进行打散操作 ...