2018-7-2
基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统
2022-01-08 15:06:42
5.95MB
1
基于Mahout的新闻推荐系统
相关技术
推荐算法
基于用户的协同过滤
基于内容的推荐
基于景点的推荐
：整体框架，实现了协同过滤
，建立VSM
：分词，关键词提取
：分词，关键词
：提供API，ORM
关键实现
基于用户的协同过滤
直接调用Mahout相关接口即可
选择不同的用户相似度度量方法，这里选择了基于谷本系数，基于对数似然和基于曼哈顿距离
基于内容的推荐
对新闻文本进行分词
调用Deeplearning4j中内置paragraphvector的方法，通过doc2vec内置VSM
用Gensim会更方便点
基于景点的推荐
统计最高浏览量
过滤一定时间前的新闻保证景点的准确
评估指标
F1-Measure（精度+召回率）
算法
最近邻数量K
推荐数N
F1-措施
UserCF--Tanimoto
20
11
0.481591183699049
UserCF--Log
2021-12-26 22:46:42
14.93MB
1
本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。
一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用
目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。
协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。
二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用
作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌
2021-10-12 10:53:20
847KB
1
---
零基础入门推荐系统是天池大赛推出的新人学习赛。本笔记主要记录一个机器学习新手参考推荐系统的实现步骤，完成一个新闻推荐系统的实操笔记
2021-09-19 15:15:59
629KB
1
News_recommend
本次项目是基于大数据计算引擎的新闻推荐系统--"今日小站"，包含了爬虫，新闻网站（前端和后端），推荐系统（Spark）。
前端效果：
一.爬虫
开发环境：
pycharm+python3
软件架构：
mysql+scrapy+splash
项目描述：
爬虫项目负责重复爬取今日头条首页新闻，去除重复新闻，存入mysql。
二.新闻网站：
开发环境：
IntelliJ IDEA + maven + git + linux
软件架构：
mysql + springboot
项目描述：
今日小站是基于springboot框架搭建的web项目，用户在网站完成注册登录后，网站会记录用户的浏览行为。同时网站也会把推荐结果呈现给用户。
三.推荐系统：
开发环境：
IntelliJ IDEA + maven + git + linux
软件架构：
zookeeper + flu
2021-09-15 14:03:10
25.6MB
1
基于Spark的新闻推荐系统，包含爬虫项目、web网站以及spark推荐系统.zip
2021-09-09 13:01:22
27.59MB
1
基于主题的个性化新闻推荐系统的设计与实现，刘金亮，卢美莲，随着互联网的飞速发展所带来的
2021-05-26 08:31:51
566KB
1