打散作為推薦系統比較重要的數據處理邏輯，是推薦系統避免數據扎堆最重要的實現手段，本次介紹推薦算法中最簡單的輪詢算法。 輪詢算法一般分為單維度、雙維度輪詢，所以本文主要介紹，單維度輪詢和雙維度輪詢兩種。 單維度輪詢： 單維度輪詢主要是把數據按照某一個角度進行分類，比如推薦業務中，相同品牌 ...

前幾篇說了文件上傳，都是上傳到了WebRoot下的up目錄，這樣是不行的，文件多了性能就不行了。文件一般都是分目錄存放的，這里講建目錄的一種算法。先看結果，經過本算法建的目錄，結構是這樣的，還以up目錄為例，新建的目錄都建在up目錄下： 說明： 　　1、本算法 ...

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 參考回答： 推薦算法： 基於人口學的推薦、基於內容的推薦、基於用戶的協同過濾推薦、基於項目的協同過濾推薦、基於模型的協同過濾推薦 ...

一、基於內容推薦 基於內容的推薦（Content-based Recommendation）是信息過濾技術的延續與發展，它是建立在項目的內容信息上作出推薦的，而不需要依據用戶對項目的評價意見，更多地需要用機 器學習的方法從關於內容的特征描述的事例中得到用戶的興趣資料。在基於內容的推薦系統中，項目 ...

1、基於人口統計學的推薦 用戶畫像 2、基於內容的推薦 相似度計算 基於內容的推薦算法 基於內容推薦系統的高層次結構 特征工程 數值型特征處理 歸一化 離散化 類別型特征處理 時間型特征處理 ...

方法： 1.強化學習 用戶是否點擊一系列廣告可以看成是一個序列過程，那么推薦廣告就是一個序列決策過程。那么是否可以用強化學習來實現廣告推薦。基本模型為：Deep Q-learning和LSTM的組合 強化學習的好處是： a、在線學習。對於新用戶，我們不知道他的喜好，通過不斷的推薦后 ...

A* and Weighted A* Search 思路 啟發式搜索算法 要理解A*搜尋算法，還得從啟發式搜索算法開始談起。 所謂啟發式搜索，就在於當前搜索結點往下選擇下一步結點時，可以通過一個啟發函數(Heuristic Function)來進行選擇，選擇代價最少的結點作為下一步搜索結點 ...

區域，node則是一個具體的節點，而該打散算法的目標就是將pod在zone和node之間進行打散操作 ...