基于大数据爬虫+协同过滤推荐算法+SpringBoot的计算机岗位推荐系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
随着信息技术的飞速发展，计算机专业人才的需求日益增长，针对个人技能和职业兴趣的岗位推荐系统成为连接用户和公司的重要桥梁。在开发一款计算机岗位推荐系统，通过收集公司、热门岗位、招聘信息、面试辅助、热点资讯等信息，利用协同过滤和内容分析算法为用户推荐最适合的计算机相关职位。该系统能够实时更新职位信息库，
基于AFM注意因子分解机的推荐算法
引入注意力机制：在传统因子分解机（FM）的基础上，AFM通过加入注意力机制，能够更好地识别和分配特征交互的重要性。模型会为不同的特征交互分配动态的权重，识别用户与商品或内容之间的深层关系，从而使得推荐系统能够根据用户的不同偏好进行更精准的推荐。这种方式比传统的FM模型更具表现力，能够捕捉复杂的用户行
AI 最佳实践全栈式从0到1开发个人博客系统
点击速看，如何利用豆包Marscode 助力全栈式地从0到1开发个人博客系统吧！
15 本地服务业务中的推荐系统实战——工程篇
易经》“九五：飞龙在天，利见大人”。九五是指阳爻在卦中处于第五位，已接近极限。飞龙指龙飞在天上，居高临下，大展鸿图。在前面 4 个模块中，你已经掌握推荐系统的核心知识体系了。本模块主要是介绍推荐算法工程化的落地方案，实践性很强，助你灵活运用已学知识来解决实际问题。在这一讲，我们通过介绍同城本地服务业
分布式空间索引了解与扩展
空间索引简单思考和架构设计，先通过快速理解空间索引的基本知识如区域编码、区域编码检索、Geohash编码、RTree变体等，然后开始讨论业内的方案对比，最后介绍分布式空间索引架构的设计
为什么说行情数据(LEVEL-I&II)是高频交易的旗手
想必我们听过高频交易用到了千档行情，行情是实时刷新的，比我们的普通行情要快很多，我们都知道，行情快1ms，能给我们带来巨大的信息优势，进而转化成收益。在介绍(LEVEL-I&II)行情前，先了解一些基本概念。
Java中可以用的大数据推荐算法
Java中经常使用的大数据推荐算法介绍，给出了详细的伪代码示例，一目了然，原来如此简单。
推荐算法架构7：特征工程（吊打面试官，史上最全！）
本文先讲解特征类目体系，分析推荐系统中一般会有哪些特征。然后讲解特征处理范式，分析如何对特征进行离散化、归一化、池化和缺失值填充等处理。最后讲解特征重要性评估，从而提升特征可解释性，并对其进行筛选，以及进一步挖掘更多高质量特征。
广电大数据用户画像及营销推荐策略（四）——Python实现
本次大数据项目数据及分析均做脱敏化和保密化，主要分享思路体系，全程用Python实现，数据和代码均不提供。如有建议欢迎讨论！
基于内容的推荐算法（Content-Based）
基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧电影，那么我们基于这样的已知信息，就可以将电影A推荐给该用户。
基于python大数据的电影可视化分析及电影推荐
本系统采用Python开发技术，结合广泛使用的MYSQL作为后台存储数据库。利用面向对象的思想，采用业界流行的MVC体系结构即模型-视图-控制器，减少各层之间的耦合，并对未来团队合作开发大型商业应用程序进行实践锻炼。系统主要实现了数据采集模块和数据分析模块及电影数据推荐模块。本文通过需求分析、可行性
springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法
我这里只是简单的跑了一下，仅供参考。。这边只是跑了个文章推荐的demo，不过什么电影，商品啥的都一样，没啥区别温馨提醒这个mahout包有毒。。。。很多依赖冲突。。。。这是我的pom文件，仅仅供参考。。
推荐系统实战1——什么是推荐系统与常见的推荐系统评价指标
工作需要了解一些有关推荐系统的内容，首先学一下什么是推荐系统与常见的推荐系统评价指标吧。顾名思义，推荐系统的功能就是推荐，在当前信息量急速膨胀的互联网时代，每一个人都面向了海量的数据，哪怕是一个小平台，数据量可能都是以千万为单位的，这个时候让用户自己一个一个去选择，显然是不可能的。推荐系统则可以面对
【人工智能】推荐系统算法
推荐系统算法详解一、常用推荐算法分类1. 基于人口统计学的推荐算法基于人口统计学的推荐机制(Demographic-based Recommendation)是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户对于没有明确含义的
因果推断1--基本方法介绍（个人笔记）
因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。
推荐系统笔记（一）：BPR Loss个性化推荐
在常规的推荐系统统计算法中，我们通常是通过现有数据集去计算获取用户对所有商品的得分，但大多情况下我们只需要关系极少数的商品的优先级，而不是所有的商品的排序，并且一些基于矩阵分解和KNN的推荐算法，是没有对排序方法进行优化的，而BPR损失函数能够满足我们的需求。（1）BPR的出发点是优化用户对商品的偏
SEM和SEO的区别？
SEM就是搜索引擎营销，就是根据用户使用搜索引擎的方式利用用户检索信息的机会尽可能将营销信息传递给目标用户。SEM还可以通过对网站内部调整优化及站外优化，使网站满足搜索引擎收录排名需求，在搜索引擎中关键词排名提高，从而把精准用户带到网站，获得免费流量，产生直接销售或品牌推广。
推荐算法—wide&deep原理知识总结代码实现
今天，总结一个在业界有着巨大影响力的推荐模型，Google 的 Wide&Deep。可以说，只要掌握了 Wide&Deep，就抓住了深度推荐模型这几年发展的一个主要方向。
【推荐算法】协同过滤算法介绍
协同过滤算法（Collaborative Filtering） 是比较经典常用的推荐算法，它是一种完全依赖用户和物品之间行为关系的推荐算法。我们从它的名字“协同过滤”中，也可以窥探到它背后的原理，就是 “协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。....
推荐系统笔记（十）：InfoNCE Loss 损失函数
InfoNCELoss是为了将N个样本分到K个类中，K
- 1
- 2
