Slope One 算法 是一種基於評分的預測算法, 本質上也是一種基於項目的算法。與一般的基於項目的算法不同, 該算法不計算項目之間的相似度, 而是用一種簡單的線性回歸模型進行預測（可以擴展） 算法易於實現, 計算速度快, 可擴展性好, 同時對數據稀疏性有較好的適應性 ...

一、應用場景 　　在基於用戶興趣召回物品時，每個用戶都有興趣標簽，有時候可能興趣標簽非常多，每一個標簽都有計算出來的權重，從高到底進行排序。在進行推薦的時候，我們到底基於哪些興趣標簽進行推薦呢，只選取topN的嗎，還是全部？如果只選取topN的，那每次推薦結果都比較相似，而且權重低的興趣標簽似乎 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　java 平滑加權輪詢算法實現與分析 廢話，可直接跳過： 有一個需求，需要在代碼層面上 實現 灰度 發布，有一種很簡單的辦法就是取余，比如 當前時間戳（或者業務ID） % 10 對於10取余， 余1，2，3 的走 邏輯A，其他的走邏輯B，從而達到灰度 ...

random是用於生成隨機數的，我們可以利用它隨機生成數字或者選擇字符串。 random.seed(x)改變隨機數生成器的種子seed。 一般不必特別去設定seed，Python會自動選擇seed。 random.random() 用於生成一個隨機浮點數n,0 <= n ...

1.普通輪詢算法 輪詢（Round Robin，RR）是依次將用戶的訪問請求，按循環順序分配到web服務節點上，從1開始到最后一台服務器節點結束，然后再開始新一輪的循環。這種算法簡單，但是沒有考慮到每台節點服務器的具體性能，請求分發往往不均衡。 代碼實現： 執行結果：不同線 ...

上一篇講了普通輪詢、加權輪詢的兩種實現方式，重點講了平滑加權輪詢算法，並在文末留下了懸念：節點出現分配失敗時降低有效權重值；成功時提高有效權重值（但不能大於weight值）。 本文在平滑加權輪詢算法的基礎上講，還沒弄懂的可以看上一篇文章。 現在來模擬實現：平滑加權輪詢算法的降權和提權 ...

相信大家對如下的Category都很熟悉，很多網站都有類似如下的功能，“商品推薦”,"猜你喜歡“，在實體店中我們有導購來為我們服務，在網絡上 我們需要同樣的一種替代物，如果簡簡單單的在數據庫里面去撈，去比較，幾乎是完成不了的,這時我們就需要一種協同推薦算法，來高效 ...

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