基于java实现协同过滤算法，并附带测试集，假设用户喜欢跟他过去喜欢的物品相似的物品 ，历史上相似的物品在未来也相似 ，给定用户u，找到他过去喜欢的物品的集合R(u). ， 把和R(u)相似的物品推荐给u.

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EdgeRec边缘计算在推荐系统的应用

该文章是快手公司与中科大合作产出的资源型论文，即发布了一个几乎全是观测值的稠密数据集KuaiRec，该数据集包含了1411个用户对3327个短视频的交互行为，稠密度高达99.6%（一般推荐系统公开数据集的稠密度在1%以下）。“稠密数据集”意味着用户-物品矩阵中几乎没有缺失值，即每个用户都看了每个视频且留下了反馈。

大数据推荐系统，能够根据给出的数据进行推荐

课程一共8章，提供配套的源码下载。 推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器，相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。 课程基于项目实战，带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术，让你不仅可以胜任业务需求，更能拓展职业发展的空间，在白热化的竞争中脱颖而出！ 课程从0到1搭建通用推荐系统，掌握核心算法和技术，真正把控全局，获得完整的项目经验，兼具深度与广度，覆盖实用算法和模型 拓宽视野的同时提升技术硬实力。

推荐，智慧医疗——医疗数字化转型的数据中台建设方案，超详细的数据中台框架及流程。

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园区网无论采用树型架构、网状架构，还是环型架构，其内部结构层次均可能采用三层、二层，甚至单层。如何来决定采用的具体结构层次，判断标准主要有两条（对应两种选型方法）： １）网络规模（自底向上法）：即网络接入点或用户的数量 ２）业务需求（自顶向下法）：主要体现在业务是否需要网络隔离以及如何隔离。 上述两条标准或方法在实际工作中均同时采用，相互印证或补充；当两种方法的判断结果不相同时，采取就高不就低的原则，选择层数最多的结果作为统一的最终结果。例如：根据网络规模来判断，适合采用二层结构；但根据业务需求来判断，需要采用三层结构，则最终结果为：园区网应采用三层结构。