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协同过滤算法权威发布_基于协同过滤的推荐包括(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

协同过滤算法

协同过滤的魔力：你真的了解推荐算法吗？协同过滤的核心思想是通过算法来预测你对某个物品或视频的评分，然后将评分高的内容推荐给你。举个例子，我之前特别喜欢看美国的保罗和泡泡的美食视频，后来认识了男朋友，发现他经常看日本的玲子和光头的视频（因为他在日本留学）。我们分别用某手和某音，但有趣的是，我后来也刷到了他常看的这些博主，而他也能看到我的泡泡。还有一次，我和闺蜜在星巴克面对面刷某音，当我想分享给她我正在看的视频时，发现她也在看同一个视频。这些真的只是巧合吗？其实我们都被协同过滤的算法“拿捏”了。那么，某音是如何在每天的流量池里精准地推荐你喜欢的内容的呢？主要有两种方式：基于用户的协同过滤：如果我和男朋友都喜欢美食博主的视频，那么算法已经知道男朋友对玲子的视频评分很高，同时也计算出我和男朋友对美食博主视频的评分相似度很高，因此算法推断出我也会对玲子的视频感兴趣，所以将其推荐给我。基于物品的协同过滤：这个很好理解，比如我爱看泡泡吃饭，而玲子的吃饭视频和泡泡相似，那么算法就推断我也喜欢看玲子吃饭。具体的计算公式比较复杂，但基本上就是这样。那么，回到最初的问题，为什么男朋友手机里的那些hs视频没有推荐给我呢？因为协同过滤的算法不仅仅是协同，还有过滤的功能。因为我对hs美女视频的关注度低，数据不充分，我和男朋友在该领域的相似度就变低了，因此算法认为我对这类视频没有兴趣。但因为我只有一个男朋友，周围男性朋友也比较少，所以很容易被过滤掉。如果我有很多男朋友，周围的朋友都看hs美女视频，那么大概率我也会被推荐到这些视频。协同过滤算法是最主流的推荐算法之一，这里只是浅显地给大家举例描述，希望你们喜欢！❤️

协同过滤推荐算法：从数据到优化协同过滤推荐算法主要关注如何利用其他相似用户的喜好来预测目标用户的兴趣。以下是基于用户的协同过滤算法的基本实现步骤： 𐟓ˆ 数据收集与预处理数据收集：从系统中收集用户的行为数据，包括用户的ID、浏览的项目ID、点赞的项目ID、评论的项目ID等。构建用户-项目评分矩阵：将用户的行为数据转换为用户-项目评分矩阵。如果用户喜欢某个项目（例如点赞或评论），则给该项目一个较高的评分（如1），否则给较低的评分（如0）或直接不评分。 𐟔„ 计算用户之间的相似度选择相似度度量方法：常见的相似度度量方法有皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）、余弦相似度（Cosine Similarity）等。计算相似度矩阵：对于每对用户，计算他们的相似度并存储在相似度矩阵中。 𐟎 𙦍𘤼𜧔覈𗧔Ÿ成推荐选择相似用户：对于目标用户，从相似度矩阵中选择与其最相似的K个用户（K是一个预设的参数）。计算预测评分：对于目标用户未评分的项目，根据相似用户的评分和相似度来计算预测评分。例如，可以使用加权平均法，其中每个相似用户的权重是其与目标用户的相似度。生成推荐列表：将预测评分较高的项目作为推荐结果返回给目标用户。 𐟛 ️ 优化与扩展数据稀疏性问题：由于用户-项目评分矩阵往往非常稀疏（即大部分元素为0），这可能导致相似度计算不准确。可以通过引入额外的用户特征或项目特征来缓解这个问题。冷启动问题：对于新用户或新项目，由于没有历史数据可供参考，推荐算法可能无法给出有效的推荐。可以通过引入内容信息、社交网络等方法来解决冷启动问题。实时性问题：随着用户行为的变化，用户之间的相似度也可能发生变化。因此，需要定期更新用户之间的相似度矩阵以反映最新的用户行为。 ⚙️ 实现细节在实现过程中，可以使用Java等编程语言，来处理数据和计算相似度。在实际项目中，还需要考虑如何存储和检索大量数据、如何优化算法的执行效率等问题。

Django电影推荐系统𐟎슥˜🯼Œ大家好！今天我要和你们分享一个超级酷的毕业设计项目——基于Python和Django的电影个性化推荐系统。这个系统可以根据你的观影偏好和历史记录，为你推荐最合适的电影，简直不要太方便！ 𐟌Ÿ 技术背景：随着互联网和大数据的发展，找电影变得越来越难。于是，这个系统应运而生，旨在通过你的偏好和观影记录来推荐电影，超级实用！ 𐟒𛠦Š€术栈：前端采用了MVVM模式，使用了流行的Vue.js框架，还集成了Vue-Router、Vuex、Ajax和Element UI。后端则是用Python的Django框架，并集成了Redis等技术。环境配置包括Python 3.7/3.8、PyCharm和MySQL 5.7等。 𐟓‹ 框架：使用Python技术和Mysql数据库，确保系统稳定、响应快、界面清晰、易学好用。 𐟛’ 功能描述：电影数据爬取、采集、存储、清洗、分析和可视化。用户可以查看最新电影信息和资讯。用户可以对比电影，选择满意的。用户可以评论交流心得。管理员方便管理前台信息。 𐟓Š 数据设计：使用了ml-latest-small数据集，包含大量用户对电影的评分数据。将数据划分为训练集和测试集后存入数据库。 𐟎‰ 总结：这个系统展示了个性化推荐的魅力，重点是协同过滤算法。虽然推荐系统智能精准，但也有数据偏见和冷启动等问题。未来会结合深度学习和多模态数据，用强化学习提升效果。快来试试这个超棒的电影推荐系统吧！ #Python #Django #电影推荐系统 #毕业设计 #技术栈分享 #源码改进方案与指导 #计算机毕业设计 #计算机专业 #计算机毕设

8个大数据毕业设计选题推荐 1. 𐟎젥„🧫好𑨧†节目智能推荐系统这个系统通过收集儿童观看行为和年龄数据，分析用户兴趣模型，从而推荐适合儿童的视频内容。 𐟍” 健康美食推荐系统根据用户的身体状况、行为特征和食物特色，推荐健康美味的食物，满足人们对健康饮食的追求。 𐟚Œ 天津旅游路线推荐系统通过建立旅游推荐系统，帮助游客选择旅游目的地和规划行程，简化旅游准备工作。 𐟎‰ 个性化图书推荐系统以用户阅读的图书和表现出的阅读兴趣为基础，结合时间、兴趣主题、搜索记录等因素，进行个性化推荐。 𐟓ˆ 基于Spark的高考志愿推荐系统结合各省份历年考试数据和高校招生数据，提供高考信息查询、个人测评、成绩分析和志愿填报辅助等功能。 𐟓Š 天津公交线路客流预测系统通过对天津公交线路客流数据的深入研究，分析公交客流特征和影响因素，建立最优推荐模型。 𐟎堤𘪦€祌–小视频推荐系统采用协同过滤算法和内容过滤算法，为用户提供千人千面的个性化小视频推荐服务，解决信息冗余问题。 𐟓ˆ 考研志愿智能推荐系统结合各省份历年考试数据和高校历年招生数据，为考生和家长提供考研信息查询、个人测评、成绩分析和志愿填报辅助等功能。

计算机专业毕业设计 𐟎堧𛪨随着互联网的普及，人们越来越依赖网络来获取信息和娱乐。电影作为人们休闲娱乐的重要方式，如何在浩瀚的电影资源中找到自己喜欢的电影，成为了一个亟待解决的问题。因此，设计一个高效、智能的电影推荐系统显得尤为重要。 𐟛 ️ 相关技术介绍 Python技术：Python是一种广泛使用的编程语言，以其简单、清晰和跨平台性受到欢迎。在本系统中，我们使用Python进行后端开发。 B/S结构：B/S结构是一种基于浏览器的架构，用户通过浏览器访问服务器，服务器处理用户的请求并返回结果。 Django框架：Django是一个高级的Python Web框架，提供了丰富的功能和强大的可扩展性。 SQLite数据库：SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，支持多线程操作，不需要额外的配置。协同过滤算法：协同过滤是一种常用的推荐算法，通过计算用户之间的相似度来推荐电影。 𐟓Š 系统分析可行性分析：从技术、经济、操作和法律四个方面对系统的可行性进行分析，确保系统的实现可能性。开发运行环境：指定系统所需的硬件和软件环境，确保系统能够在普通电脑上运行。功能需求分析：明确系统的功能需求，包括用户注册、登录、电影推荐等。 𐟎蠧𓻧𛟨系统结构设计：设计系统的整体架构，包括数据层、业务层和表示层。数据库设计：设计数据库的结构，包括表的设计和关系的设计。 𐟔砧𓻧𛟥Ž𐊧𓻧𛟧•Œ面实现：使用Django框架和Python语言开发Web界面，确保界面简洁、易用。用户功能模块实现：包括用户注册、登录、电影推荐等功能的具体实现。管理员功能模块实现：管理员可以对电影进行管理，包括添加、删除、修改等操作。 𐟓Š 系统测试与总结系统测试：对系统进行功能测试和性能测试，确保系统稳定可靠。总结：总结系统的设计和实现过程，提出改进意见和未来发展方向。 𐟎젧”𕥽𑦎訍界面展示电影推荐界面是系统的主要功能之一，用户登录成功后可以在此查看系统推荐的电影。推荐的电影分为两部分：一部分是通过协同过滤算法分析后得到的推荐电影，另一部分是根据电影评分高低得到的评分最高的前50个电影。 𐟔 协同过滤算法的实现协同过滤算法是本系统的核心部分，通过计算用户之间的相似度来推荐电影。具体实现包括计算评分和以及乘积和，然后计算相关系数和欧式距离，最后找出相似度最高的用户并提取出该用户的观影记录，筛选出未观看的电影并推荐给用户。 𐟓š 用户注册与登录界面展示用户注册界面允许新用户进行注册操作，注册时会验证用户名和密码的有效性。用户登录界面允许已注册的用户进行登录操作，登录成功后可以查看系统主界面和进行其他操作。

一、概念无监督学习是机器学习的一种方法，旨在从未标记的数据中提取模式和结构。与监督学习不同，无监督学习不依赖于输入数据的标签或输出结果。这种方法适合处理大量未标记的数据，广泛应用于数据分析、特征提取、模式识别等领域。二、优点 1、无需标注数据：无监督学习的最大优点在于不需要标签，这意味着可以利用大量未标记的数据进行训练，降低数据准备的成本和工作量。 2、发现新模式：无监督学习能够从数据中自动发现潜在的模式和结构，帮助分析人员识别数据中的重要特征和变化趋势。三、缺点 1、结果解读困难：由于无监督学习不依赖于标签，所得结果往往较难解读。 2、缺乏有效评估标准：无监督学习的结果缺乏直接的评估标准，通常无法像监督学习那样明确衡量模型的成功与否。四、应用场景 1、客户细分与市场分析：在商业领域，通过无监督学习，例如K均值或层次聚类，将客户分为不同群体，从而制定个性化的营销策略，提升客户满意度和市场效果。 2、推荐系统：无监督学习可以在协同过滤算法中识别用户行为模式，根据相似用户的历史行为为用户提供个性化推荐。五、学习要点 1、掌握无监督学习基本算法：学习常见的无监督学习算法，如K均值聚类、层次聚类、主成分分析、自编码器等，了解它们的基本原理及适用场景。 2、数据预处理技巧：无监督学习的成功往往取决于数据的质量，学习数据清洗、标准化、特征选择等预处理方法，以提高模型的性能。 3、聚类方法评估：熟悉聚类结果的评估方法，帮助判断聚类效果的优劣。 ------ 光说不练假把式，二级考试不是光靠刷攻略就能搞定的𐟘Ž 必须要真正行动起来认真备考，才能在精英云集的二级考试中脱颖而出噢~ 𐟘Ž 当然，市面上的SHMFTPP资料也不能瞎用，一定要看是否全面、效率、最新 𐟘Ž 威廉为你们精心整理了深港澳金融科技师的学习资料 𐟘Ž 点击左下角【立即咨询】，即可免费打包带走！ 𐟒ኰŸ“š 深港澳金融科技师上链体验课 𐟓š 深港澳金融科技师考证指南 𐟓š 深港澳金融科技师考纲解读 𐟓š 深港澳金融科技师常用公示表 𐟓š 深港澳金融科技师精研题库 𐟓š 更多精品学习资源...... 领取日期：即日起-2025年10月31日 #深港澳金融科技师#⠂ #深港澳金融科技师专才计划#⠂ #深港澳金融科技师一级#⠂ #深港澳金融科技师二级#⠂ #深港澳金融科技师上链#⠂ #深港澳金融科技师二级培训#

𐟔妯•业设计开题技巧大揭秘𐟔劰ŸŽ“ 毕业设计的基本类型 1️⃣ 网页应用：如【链家】，【学校官网】，【小破站】等，用户端（网页）供用户使用，后台管理（网页）则隐藏在幕后。 2️⃣ 小程序应用：如【X程】，【滴滴】等，分为用户端（小程序）和后台管理（网页）。 3️⃣ 数据分析类应用：如【航空飞行会员大数据分析】，【美食数据分析】，【某商城销售量分析】等，通过技术分析大量数据集，生成图表、报表、数据大屏等。 𐟑袀𐟏련€师关注的重点 1️⃣ 创新性：题目不与上一届重复，体现新颖性。 2️⃣ 工作量：通过用户端和管理后台展示工作量大。 3️⃣ 功能设计：合理设计功能，不脱离实际，避免过于复杂。 4️⃣ 系统创新点：加入独特的算法或功能，提升系统价值。 𐟌Ÿ 如何加入创新点 1️⃣ 引入算法：如协同过滤算法、推荐算法、最短路径、最长路径等，将【美食分享平台】升级为【基于协同过滤算法的美食分享平台】。 2️⃣ AI问答：在【租房平台】中加入【租房知识小助手】，用户提问，AI回答，类似ChatGpt的简易版。 3️⃣ 爬虫技术：通过爬虫自动录入数据，如【校园资讯新闻分享平台】，自动爬取新闻数据，丰富系统内容。 4️⃣ 统计分析：为【xx二手交易平台】统计商户销量，为【xx心里测评平台】分析用户使用情况。 𐟒ᠦŽŒ握这些技巧，让你的毕业设计脱颖而出！

策略产品经理的算法小课堂：从零开始到实战大家好，我是某短视频互联网大厂的策略产品经理，虽然我的技术背景一般，但在推荐系统和算法方面有一些自己的心得。今天，我想和大家分享一些关于算法的基础知识，希望能帮助那些没有算法背景的朋友们，也欢迎算法大佬们来一起探讨。首先，我要说明一下，我的算法知识并不深，但我在工作中遇到了一些有趣的算法问题和概念。我打算用最基础和简单的方式来讲述这些内容，希望能让大家更容易理解。目前，我已经有三期内容的基本想法：推荐算法中的冷启动问题：这个问题在推荐系统中非常常见，尤其是对于新用户或者新物品。神经网络模型：虽然我对神经网络的理解并不深，但我会尽力解释它的基本原理和一些常见的应用场景。推荐算法中的协同过滤算法：协同过滤是推荐系统中一个非常经典的方法，我会详细讲解它的原理和优缺点。欢迎那些想做策略产品的小伙伴们在评论区提出一些自己在推荐算法方向的问题，我会尽力解答。希望大家能从中学到一些有用的知识，也期待和大家一起交流和进步。让我们一起加油吧！𐟒ꀀ

𐟒𛦎Œ握这5个算法知识点，考试稳了！ 𐟌 算法相关的知识点真是多到让人眼花缭乱！ . 𐟔堧𓕦€Ž么考？难道只是简单的算法推荐和信息茧房？那你可能就落后了。近年来，老师们对算法的研究可是如火如荼，新的名词解释层出不穷。这里给大家整理了一些近年来考察比较新的算法知识点，务必留意！ . 1⃣️ 协同过滤算法：这是推荐算法的一种，主要分为两种技术：基于记忆的协同过滤和基于模型的协同过滤。前者通过用户历史数据在整个用户数据库中寻找相似的推荐项目进行推荐，后者则通过用户历史数据构造预测模型，再通过模型进行预测并推荐。 . 2⃣️ 算法偏见：算法偏见指的是存在于算法中的结构性偏差，可能来自算法设计者的主观操纵，也可能由于算法运行中的错误积累。解决算法偏见需要通过加强算法伦理和提高算法透明度等方式。 . 3⃣️ 算法歧视：当算法偏见长期存在，并与现实中存在的社会不公相结合，就形成了算法歧视。算法歧视指的是人工智能算法在收集、分类、生成和解释数据时产生的与人类相同的偏见与歧视，主要表现为年龄歧视、性别歧视、消费歧视、就业歧视、种族歧视、弱势群体歧视等现象。 . 4⃣️ 算法黑箱：算法黑箱来源于机器学习，机器学习是指通过算法，使机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。 . 5⃣️ 算法民间理论：算法的“民间理论”指的是用户对算法的朴素认识，是人们凭借日常媒介实践中的线索来推理和猜测算法逻辑。算法的民间理论体现了用户对算法的认识与理解，是用户的能动性的体现。 . 6⃣️ 算法抵抗：一些用户试图对算法做出反向利用，通过投喂相关的数据，训练算法向自己所需的方向发展。从媒介素养角度说，受众主观能动性和高维度媒介素养的提升对于突破信息茧房，弱化回音室具有积极价值。

推荐系统的召回策略：从零到一的实战指南在上一讲中，我们详细介绍了推荐系统的整体架构。今天，我们来深入探讨推荐系统中非常核心的一环——召回。主流的召回方法 𐟓ˆ 目前市场上的召回方法可以归纳为三大类：基于规则的召回 𐟓œ 这是最常用且解释性最强的召回策略。常见的规则召回策略包括：基于内容标签的召回：根据商品的标签进行推荐。基于商品销量或内容热度的召回：选择销量高或热度高的商品。召回历史高点击率的物料：选择那些点击率高的商品。召回平台评价&质量分高的物料：选择那些评价高、质量分高的商品。召回用户经常购买的商品或常看的物料：根据用户的购买历史进行推荐。优点：策略逻辑清晰，业务意义明确，可解释性强。缺点：容易让每个用户得到的推荐商品类似，出现头部物料曝光多，尾部物料曝光少的情况。协同过滤 𐟤 协同过滤算法中最经典的是以下两个算法： Item-CF（基于商品的协同过滤） User-CF（基于用户的协同过滤）优点：算法逻辑简单，易于实现，且效果不错，具备一定的个性化。缺点：和基于规则的召回一样，冷启动问题明显，存在马太效应。基于向量的召回 𐟓Š 基于向量计算相似度的方法，如FM和DSSM。优点：特征理解深刻，模型效果更优。缺点：模型可解释性差。基于规则的召回策略 𐟓Œ 标签召回 𐟏𗯸 核心是如何给内容打标签，以及标签体系的构建。 Top Sale 热销召回 𐟔劥œ觔𕥕†领域，基于商品的销量召回一些热销商品，特别适合冷启动用户。 Top CTR 高点击率商品召回 𐟎 𘥿ƒ是提升场景中的点击率，专门召回那些历史物料中点击率高的商品。 Top Quality 高质量分物料 𐟌Ÿ 此类物料最适合用于冷启动，比如新用户访问系统时，推荐排名Top K的商品。 Rebuy 复购物料 𐟛’ 在生鲜电商中，很多用户每天买的蔬菜肉类比较相似，推荐系统会专门有一路召回为用户推荐他历史购买过的商品。关注我，了解策略产品经理最新动向～进入主页可加入群聊或者：MonkeyELuff进策略产品经理交流群，每周六晚上直播分享策略干货和科技行业前沿发展~

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