什么是相关性推荐

相关性推荐是一种基于用户行为和兴趣的推荐算法，它根据用户的历史行为和兴趣来推荐与其相关的内容或商品。这种推荐方式可以帮助用户发现更多的内容或商品，提高用户的满意度和留存率。

相关性推荐的优势在于它可以帮助用户快速找到他们感兴趣的内容或商品，从而提高用户的满意度和留存率。它可以帮助用户发现更多的内容或商品，并且可以帮助用户更好地了解他们的兴趣和需求。

相关性推荐的应用场景包括社交媒体、电子商务、新闻资讯、在线视频和音乐等领域。例如，在社交媒体上，用户可以根据他们的兴趣和行为来推荐与他们相关的内容，如新闻资讯、音乐和电影等。在电子商务领域，用户可以根据他们的购买历史和浏览行为来推荐与他们相关的商品。

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如何根据用户查询向用户推荐旅游目的地？

full-text-search、search-engine、google-search

我正在尝试编写一个小型信息检索系统，用于根据我在数据语料库上所做的索引向用户建议旅行目的地，我正在使用solr对此搜索功能进行编码，在处理这项工作时，我应该考虑哪些因素，在查询中应该考虑哪些重要参数？

浏览 0提问于2013-11-22得票数 0

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协同过滤程序:当没有足够的数据时如何处理Pearson分数

sparse-matrix、recommendation-engine、collaborative-filtering、pearson

我正在构建一个使用协作过滤的推荐引擎。对于相似性得分，我使用皮尔逊相关性。大多数情况下，这很棒，但有时我的用户只共享1到2个字段。例如：a: 4} a: 4} 由于这只是2个数据点，因此Pearson相关性始终为1(直线或完美相关性)。这显然不是我想要的，那么我应该使用什么值呢？我可以丢弃所有像这样的实例(给出0的相关性)，但我的数据现在真的很稀疏，我不想丢失任何东西。有没有我可以使用的相似度分数，可以与我的其他相似度分数(全部

浏览 2提问于2009-12-18得票数 6

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搜索引擎相关性排名与推荐系统的区别

search、machine-learning、data-mining、recommendation-engine

搜索引擎的相关性排名和推荐系统有什么区别？不是都试图达到相同的目的，即为用户找到最相关的项目吗？

浏览 0提问于2013-07-25得票数 2

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匹配，根据每个标准的相关性进行排序

database-design、ranking、matching

我想找到所有的需求对于每个需求，通过平均每个标准的相关性来计算每个需求的匹配相关性。但是对于一个重要的数据库来说，这需要花费太多的时间，不是吗？你推荐什么解决方案？

浏览 4提问于2010-06-24得票数 0

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构建一个简单的推荐引擎

php、mysql

在这个名为user_pages的表中，我最终得到了一堆可以转换为推荐引擎的原始数据。我所说的推荐引擎是什么意思--我想要分析历史数据，并能够根据一组查看过的页面来预测用户可能喜欢的下一个页面。假设在访问ID为4、9、15的页面后，访问ID为3的页面之间存在很强的相关性。如果用户访问的是页面4、9和15，那么引擎应该推荐页面3。我想我已经有了创建它所需的所有数据输入代码。我如何写一些东西来分析页面的相关性数据(即几乎每个访问过页面5的人也访问了页面1)，并以某种方式使用

浏览 0提问于2011-05-04得票数 2

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点击频率是否说明了相关性？

recommender-system、information-retrieval

在建立排名时，比如搜索引擎或推荐系统，依靠点击频率来确定条目的相关性是否有效？

浏览 0提问于2014-05-15得票数 21

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当与推荐项目的相关性是二进制形式时，我们可以使用NDCG作为推荐系统度量吗？

precision、metrics、recommendation-engine、recommender-systems

通常，在ndcg计算中存在与项目相关的相关性，但如果我们只有0/1形式的反馈。例如 list ={1，0，0，1}当我们推荐了5个项目时(第一个和最后一个项目在这里是相关的)，我们如何计算ndcg？另外，在基于二元反馈的推荐中，哪些指标对评估有用？

浏览 39提问于2020-01-16得票数 2

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Lenskit推荐用户推荐的准确性

recommendation-engine、lenskit

我采用的算法UserUserItemScorer是有可能获得推荐的准确性，即推荐项目的质量分数。我发现的唯一方法就是“分数”的价值。除了“分数”法之外，还有别的办法吗？

浏览 5提问于2014-08-11得票数 0

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关联向量机

python、machine-learning、computer-vision、bioinformatics

我正在寻找一个下降实现的相关性向量机。提前谢谢你，艾尔

浏览 3提问于2013-06-12得票数 8

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在较大的图像中高效地找到图像的最佳位置

python、image-processing

(相同位置的不同平均出来的图像，意思是用来降低移动物体的强度)，我想知道在哪里裁剪更大的图像，以便图像适合。我已经尝试了在图像之间进行二维相关性，以找到相关性最高的点，并使用scipy.signal，correlate2d计算出位置，但效率非常低。使用opencv加载图像并将其转换为numpy数组。有没有人能推荐一种用python做这件事的有效方法？

浏览 23提问于2021-04-13得票数 0

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从原始数据中获取趋势

data-mining、trend

在我的示例中，它可能是23、54或23。此外，我还想找出趋势之间的不同相关性。数据非常大。可能有数十亿行。你能推荐一些书、文章或算法吗？注意:我只需要关于这种数据类型的趋势和相关性的信息。

浏览 1提问于2012-05-06得票数 0

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Python:基于度相关性创建图形

python

我想使用networkx创建一个具有正或负度相关性的图。比如一个社交网络的图表，或者学术论文中的引用，等等。你能推荐一些功能吗？

浏览 0提问于2010-01-18得票数 2

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基于项目的协作过滤器的最小数据量

recommendation-engine、cosine-similarity、collaborative-filtering

我正在开发一个推荐引擎，它使用基于项目的协作过滤器来为餐馆创建推荐。每家餐厅都有评分从1到5的评论。当您想要计算餐厅之间的相似度时，您需要对两家餐厅都进行过评分的用户。但是，至少有多少用户对两家餐厅都进行了评级，才能获得正确的相关性？

浏览 2提问于2016-11-09得票数 1

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如何优化数据库建议引擎

algorithm、optimization、autosuggest、collaborative-filtering

我正在制作一个在线引擎，用于逐项推荐电影。我已经做了一些研究，我认为最好的实现方法是使用pearson相关性，并使用item1、item2和相关字段建立一个表，但问题是，在每项的速率之后，我必须在最坏的N个记录(其中N是条目的数量)中重新生成相关我读过的另一篇文章是文章，但我没有想到实现它的方法。那么，您对优化这一过程有什么建议呢？或者其他建议？谢谢。

浏览 4提问于2010-04-16得票数 0

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基于主题的文本和用户相似度

python、numpy、recommendation-engine、topic-modeling、gensim

即，每个文档和用户由主题矢量(例如，神经科学、技术等)表示，以及该主题与用户/文档的相关性。我正在使用numpy。你能想象出一种更好的方法吗？

浏览 2提问于2012-10-04得票数 3

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什么是“顺序推荐系统”？

machine-learning

我必须对Shaini等人的论文“推荐系统中的马尔可夫决策过程”做一个介绍。但是他们忘记了对什么是顺序推荐系统做一个简单的定义。基本上，你的想法是根据用户过去行为的有序顺序进行推荐。

浏览 3提问于2017-01-19得票数 0

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如果没有对手方，在FinalityFlow中应该使用哪个构造函数？

corda

从Corda 4开始，当使用FinalityFlow(SignedTransaction)构造函数表示“构造函数FinalityFlow(SignedTransaction)”不推荐使用时，有一个弃用警告使用此构造函数是不安全的，因为它要求节点自动接受公证的事务，而不首先检查它们的相关性。相反，使用只需要FlowSessions的构造函数之一。“ 如果没有对手方，而我们只需要向自己的保险库发出一个州，那么最好的做法是什么？我们是要自己创建一个流会话，还是只使用已弃用的？

浏览 2提问于2019-12-04得票数 0

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优雅的方法来计算频率和相关的多对多关系与Django ORM？

python、django、django-orm

你能推荐一种优雅的提取方法吗？谢谢

浏览 2提问于2010-08-07得票数 1

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电影推荐引擎概念数据库设计

mysql、database、optimization、recommendation-engine

我在一个电影推荐引擎工作，我面临一个DB设计问题。我的实际数据库如下所示：KEYWORDS_TABLE [ID,KEY_ID] 这不是整个DB，但我在这里展示了什么是对我的问题很重要的。我有大约50,000部电影和大约1,3毫秒的关键字相关性，基本上我的算法是提取所有与给定电影有相同关键字的人，然后按关键字相关性的数量排序。keyw

浏览 1提问于2010-06-17得票数 2

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