上周有粉丝私信老shi想要找推荐系统相关的论文，刚好这两天老shi无意中在b站上观看了国内某知名大学教授关于目前博士生就业问题相关论文解说的视频，感觉很有意思，就萌生了给大家翻译一篇经典的推荐系统论文的想法。本期课程老shi决定给大家带来一篇2003年亚马逊曾经发表过的论文《Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering》翻译，这篇论文可谓是一篇比较早的经典的基于Item-to-Item（商品-商品）的协同过滤论文了。废话不多说，马上进入正题。
github地址： 在公众号 datadw 里 回复 京东 即可获取。 这是一位热心的参赛者提供的一份入门程序，涵盖了数据清洗、数据（统计）分析、特征抽取、搭建模型、模型评估，这些机器学习通用的完整流程，对于初学者来说可以作为参考。 上面的连接中有相关的说明，如： data_cleaning.ipynb 数据清洗 data_analysis.ipynb 数据分析 exlpore_potential_user.ipynb 探索高潜用户行为 其他都是.py的python
一般都认为，亚马逊的成功要归功于它鼎鼎大名的“一键下单”功能，但“一键下单”的背后，还需要一个成单量极高的智能推荐系统，来驱动消费者不停地在亚马逊上“买!买!买!”。这就是用户点击分析、机器学习和个性化推荐的综合力量。本文的目的，正是回顾亚马逊这个以成单率著称的个性化推荐系统的发展历程。 本文作者是2003年那篇“久经考验”的亚马逊推荐系统论文的作者，他们在这里分享的是这篇经典论文发布后的新发现与新见解。如果你想阅读这篇经典论文，请在公众号会话回复“亚马逊”，即可获得完整论文。 作者 | Brent
简介：本文将介绍一个简单的购物系统的实现，使用Java编程语言来实现一个基于控制台的购物系统。通过这个实例，我们可以学习如何进行用户输入、条件判断和基本的数值计算。
(1)新增商品打折功能，管理员可以对每件商品进行折扣设定，会员购买该商品时就可以享受相应的
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。
在上一篇文章 购物车设计之需求分析 描述了购物车的通用需求。本文重点则在如何实现上进行架构上的设计（业务+系统架构）。
ADS 层需要在 DWS 层的数据上计算复购率，并存储结果表。复购率可以从 DWS 层的用户购买商品明细表中进行计算。
依赖倒置原则 : 高层模块 不应该 依赖 低层模块 , 二者都应该 依赖其抽象 ; 抽象 不应该 依赖细节 , 细节应该依赖抽象 ;
人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。 从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。借助数据仓库报告系统（一般称作在线分析处理系统），只能报告可直接观察到的和简单相关的信息，不能告诉网站信息模式及怎样对其进行处理，并且它很难深刻分析复杂信息，需要网站自已加工与处理。 然而，厂商和商业分析员可
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 这是一个整合IDEA+Maven+SSM框架的高并发的商品秒杀项目。我们将分为以下几篇文章来进行详细的讲解
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137378.html原文链接：https://javaforall.cn
Github：https://github.com/nnngu 项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill
协同过滤推荐算法是诞生最早，最为基础的推荐算法。 算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
用一个月的时间，带领大家，以一个基本标准的传统软件开发流程，完成一个具有发布、浏览、搜索、支付、点评等功能的小程序商品微商城。
本文主要目的还是用代码实现一下防止商品超卖的功能，所以像制定秒杀计划，展示商品等功能就不着重写了。
千人千面下，收藏或购买过的商品，会在各个资源位优先展示。如“好友收藏的店”、购买过的商品“、”好友浏览过“等再一次曝光，拿到更多的自然流量。
大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。
来源：Deephub Imba本文约4500字，建议阅读5分钟本文描述了一种通过在网站内部的用户搜索数据上使用自监督学习技术来训练高质量的可推广嵌入的方法。 大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。 在过去我们一直使用人工在系统中进行产品的标记，这样的确可以解决问题但是却耗费了很多人力的成本。如果能够创建一种机器学习为基础的通用的方式，在语义上自动的关联产品
1 . 属性选择方法 : 树根属性选择的方法很多 , 这里介绍一种常用的方法 , 信息增益 ;
DWS 层的功能是将具有相同分析主题的 DWD 层数据，聚合成宽表模型，便于数据分析与计算。当然主题的归纳一般具有通用性，后续也可能会随着分析业务的增加而扩展。
如今这个信息时代，网上商城的出现使得用户和商家的关系更加的紧密了，用户通过网上购物能更快地满足自身的对商品产品的需求，同时也让广大的用户能选择和购买自己真的钟意的商品。随着信息技术的飞速发展，当前市面上已经出现不少的网上购物商城管理系统，不过还存在很多不成熟的地方，限制了网上购物商城的发展。所以就需要一个功能齐全，强大稳定的网上购物商城平台。 本商城系统是利用了ssm框架开发的运动产品商城。这个运动产品商城可以大致分成两大部分的内容，第一部分为运动产品商城的前端页面的展示，第二部分为运动产品商城的后台管理系统。这个运动产品商城主要实现了用户的注册页面、用户的登录页面、运动产品的首页、运动产品的分类页面、用户的产品购物车页面、每个用户个人中心页面，以及后台管理员的登录页面等等。后台管理员通过登录到后台实现了对运动产品的增删改查等功能。 该运动产品商城的界面很简洁，功能很明确，结构很清晰。打破了传统的销售模式，极大限度的方便了用户。
Taro是由凹凸实验室开源、遵循 React 语法规范的多端开发解决方案，截止目前 star 数已经突破16.9k，受到了前端开发者的广泛关注，成为了当前最受欢迎的小程序多端开发框架之一。
现在的电商可以说是各行各业都在使用，你的生活、工作、事务基本上都能和电商打上交道，但大多是都是这几类电商
本文是「大型网站技术架构 - 核心原理与案例分析」 第 12 章的学习笔记，感兴趣的朋友可以去购买
假设一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。源数据如下：
, 整体的联合概率是通过乘法法则计算的 , 这样会抹去其它属性的信息 , 即使其它属性的权重很大 , 整体概率也会成为
Statistics 和 Modeler作为 IBM SPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科学统计、数据挖掘分析工具，其具有功能强大，应用广泛的特点。其核心组成部分——预测分析模型，不仅是软件功能实现的关键，同时也是软件应用的关键。 Statistics中的模型侧重于统计分析技术， 而Modeler则侧重于数据挖掘技术。它们都依据现有数据，运用某个或某几个特定的算法，来预测用户所关注信息的未来值。Statistics 和 Modeler提供众多的预测模型，这使得它们可以应用在
作者：Amber Li 审校：吴昊 本文长度为3002字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文作者 Andrew Choco将示范结合电邮和社交媒体网络广告实现多渠道营销的几种方法。 大部分人将电子邮件营销和社交媒体网络广告视为两个独立的主体，坦白说，我以前也这样认为。然而，我发现结合几个不同的营销渠道来进行整合且一致的营销活动，往往能带来非常不错的效果。 之前在Directive Consulting的案例中我们尝试过结合SEO和PPC的营销技巧；但在本文，我将会示范结合电邮和社交媒体网络广告来实现多渠
大家好，我是黄啊码，快接近五六月份，毕业季的来临，是否毕业设计还没着落呢？跟着黄啊码一起来做个php商城吧，讲课前先给大家看个图，这是市面上比较常用微商城脑图：
经过完成这次的项目，我觉得其中最麻烦的就是自动续期订阅类型。因为其他几类都是一次性的内购类型，而只有自定续期订阅类是有连续性的，其中还有免费试用期、促销期的概念，用户还可以取消续订，恢复续订等。后台也需要有很多相应的逻辑操作。在这里总结一下完成自动续订订阅类型过程中遇到的问题和一些坑，希望帮助到大家。
单一职责优点 : 提高 类的 可读性 , 提高 系统的 可维护性 , 降低 类的复杂度 , 降低 变更引起的风险 ;
学了一段时间的数据可视化和NumPy库的使用，是不是很想伸手施展一下，但是用Python进行数据分析和挖掘还是要有一定的基础储备才可以的，其中涉及到算法、统计学、工程学、最优化理论和计算机等相关领域的知识和概念，越往深入，可能还需要一些地理,城市规划、经济金融等其他领域的知识和概念。要充分发挥数据挖掘的威力，还需要整合相关领域的知识。
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, CART
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
异次元发卡系统乃荔枝发卡系统3.0完全从0代码的重构版本，原生php开发，数据库底层使用Eloquent ORM，模板渲染使用Smarty3.1以及PHP原生渲染，会话保持全程使用session，而且是全开源，下面是简单功能介绍，还有更多细节无法一一介绍，需要你自己下载并安装才能体验。
小红书月活跃用户数已经过亿，用户在小红书上通过文字、图片、视频笔记分享生活，并创建相关商品链接，吸引相同爱好的用户进行收藏购买，用户的消费有什么行为特征呢？（小红书面试题）
项目类型付费项目源码获取源码自助获取部署版无需源码即可在本地运行交流答疑帖你可以在贴吧中交流讨论该项目项目录屏你可以查看本项目的动态演示增值服务【
关于“限界上下文识别”和“限界上下文关系映射”，我认为这是 DDD 战略设计中最重要的部分，甚至可以说：这两个工作将决定了微服务切分是否有效的关键因素！
Selenium是一个基于Web的开源自动化工具。Python使用Selenium用于自动化测试。 特点是易于使用。Selenium可以将标准Python命令发送到不同的浏览器，尽管它们的浏览器设计有所不同。
是一个常数 , 可以不考虑该值 , 所有的概率都除以了该值 , 对比各个类别概率时 , 可以不考虑改值具体是多少 ;
我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。
营销方式正从传统的AIDMA营销法则（Attention 注意Interest 兴趣 Desire 欲望 Memory 记忆 Action 行动）逐渐向含有网络特质的AISAS发展。 1、Attention——引起注意 2、Interest——引起兴趣 3、Search——进行搜索 4、Action——购买行动 5、Share——人人分享 AISAS模式的转变。在全新的营销法则中，两个具备网络特质的“s”——search（搜索），share（分享）的出现，指出了互联网时代下搜索（Search）和分享（Share）的重要性，而不是一味地向用户进行单向的理念灌输，充分体现了互联网对于人们生活方式和消费行为的影响与改变。
买新房了，然后在网上下单买冰箱、洗衣机，电器商家不同，所以送货耗时不一样，然后等他们送货，快递只愿送到楼下，然后我们自己将其搬到楼上的家中。
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忙于项目和公司的事情，好久没有写关于数据分析的文章，很多关注我的朋友都在催促我更新。其实，一直都有在想写也在纠结写什么内容的文章，刚好最近做了一个关联销售的项目，这个项目比较易懂，实际用处也比较大，所以这次就写一个关联销售的案例。
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