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基于内容热度的推荐

推荐系统本质上要拟合一个用户对内容满意度的函数[1]，函数需要多个维度的特征包括：内容、用户等作为输入。个性化推荐建立在大量、有效的数据基础上。本文将从描述“热度”的视角介绍几种内容推荐策略，完成可解释性的推荐。过度的推荐让用户停留在“信息茧房”[6]中，但我们还有另一个角度来实现推荐策略。即不考虑用户侧的隐私数据，按照对内容的评分无偏差的对用户进行展示，也就是本文即将描述的基于“热度”的可解释性推荐。正文正文部分将会展示一组描述内容“热度”的推荐策略，重点讨论用户反馈、时间衰减对热度分的影响，以上策略可应用在需要无差别曝光的内容推荐场景中。概括的讲，包含以下三个概念：初始的热度分：内容入库时，利用对内容本身、内容的生产者的初步评估，可以得到内容初始的热度分。

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智能推荐：“相关性搜索”只给你最想要的

换言之，就是如何正确地理解用户意图，提高搜索的相关性，为用户提供满意的搜索结果。什么是相关性 所谓相关性，就是根据内容对用户及业务需求的满足程度，对搜索内容进行排名的一门学问。这本书上讲的内容对我有帮助吗？这件衬衫和我刚买的裤子搭配吗？这些在搜索期间影响排名的因素，是用来衡量用户所关心的内容的，称之为信号（signal）。利用PageRank，Google 不仅为用户返回了与搜索相匹配的内容，而且这些内容还是被网络上其他地方认为是可靠和可信的。电商网站对于被搜索的内容拥有完全的控制，它们较少关注可信度。电商网站为了达成交易，就要根据用户的搜索行为、历史数据等信息，为用户推荐合适的商品，促进销售。医疗、法律和学术研究领域的专家搜索，通过更为深入地挖掘文本来定义相关性。 ü 识别出能够刻画内容、用户或搜索查询的关键特征。 ü 通过对特征的提取和对内容的丰富，想办法让搜索引擎理解这些特征。 ü 在搜索期间，通过构造信号来对用户搜索的相关性加以度量。

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常用推荐算法介绍——基于内容的推荐算法

基本概念基于内容的过滤算法会推荐与用户最喜欢的物品类似的物品。但是，与协同过滤算法不同，这种算法是根据内容（比如标题、年份、描述），而不是人们使用物品的方式来总结其类似程度的。在基于内容的协同过滤算法中，要做的第一件事是根据内容，计算出书籍之间的相似度。在本例中，使用了书籍标题中的关键字（图二），这只是为了简化而已。在实际中还可以使用更多的属性。 ? 区别在于：相似度是基于书籍内容的，准确来说是标题，而不是根据使用数据。在本例中，系统会给第一个用户推荐第六本书，之后是第四本书（图六）。同样地，只选取与用户之前评论过的书籍最相似的两本书。 ? 优缺点分析 1、优点（1）不需要惯用数据（2）可以为具有特殊兴趣爱好的用户推荐罕见特性的项目（3）可以使用用户内容特征提供推荐解释，信服度较高（4）不需要巨大的用户群体或者评分记录，只有一个用户也可以产生推荐列表（5）没有流行度偏见，能推荐新的或者不是很流行的项目，没有新项目问题 2、缺点（1）项目内容必须是机器可读和有意义的（2）容易归档用户（3）很难有意外，存在推荐结果新颖性问题，相似度太高，惊喜度不够

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推荐系统常用算法介绍_基于内容推荐算法

、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐、基于关联规则的推荐 FM： LR：逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z 但我们往往忽略了这种情况只适应于提供商品的电子商务网站，对于新闻，博客或者微内容的推荐系统，情况往往是相反的，物品的数量是海量的，同时也是更新频繁的，所以单从复杂度的角度，这两个算法在不同的系统中各有优势适用场景：在非社交网络的网站中，内容内在的联系是很重要的推荐原则，它比基于相似用户的推荐原则更加有效。启动物品集合需要有多样性，在冷启动时，我们不知道用户的兴趣，而用户兴趣的可能性非常多，为了匹配多样的兴趣，我们需要提供具有很高覆盖率的启动物品集合，这些物品能覆盖几乎所有主流的用户兴趣 4）利用物品的内容信息 5）采用专家标注很多系统在建立的时候，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算物品相似度。这种情况下，很多系统都利用专家进行标注。

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详解基于内容的推荐算法

作者：章华燕编辑：田　旭前言在第一篇文章《推荐算法综述》中我们说到，真正的推荐系统往往是多个推荐算法策略的组合使用，本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based （Recommendation Generation）：通过比较上一步得到的用户profile与候选item的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item。随着今日头条的崛起，基于内容的文本推荐就盛行起来。在这种应用中一个item就是一篇文章。第一步，我们首先要从文章内容中抽取出代表它们的属性。比如在交友网站上，item就是人，一个item会有结构化属性如身高、学历、籍贯等，也会有非结构化属性（如item自己写的交友宣言，博客内容等等）。其中的用户属性与item属性的相关性可以使用如cosine等相似度度量获得。基于内容推荐的优缺点下面说说基于内容推荐算法的优缺点。

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PHPCMS内容推荐位列表（position）

内容推荐位列表（position）： {pc:content action="position" posid="2" order="id DESC" num="5"} {loop $data $key $val} {$val['title']} {/loop} {/pc} 当前分类文章推荐 {pc:content action="position

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【推荐系统】基于内容的推荐系统和基于知识的推荐系统

https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/82144938 1、基于内容的推荐系统（1）基于内容的推荐算法概述基于内容的推荐算法(Content-based Recommendations, CB)也是一种工业界应用比较广的一种推荐算法。 CB算法的初始设计的目标是推荐有意思的文本文档，现阶段也会将该算法应用到其它推荐领域中。（2）基于内容的推荐算法结构 CB算法主要包含三个步骤： 1. Recommendation Generation：通过比较上一步得到的用户profile于特征item的特征，为此用户推荐一组相关性最大的item即可；对应的处理过程叫做：Filtering Component （3）CB和CF的区别 CB（基于内容的推荐算法）的推荐系统会试图推荐给给定用户过去喜欢的相似物品。CB不需要用户-物品评分矩阵。

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如何构建基于内容的推荐系统

推荐阅读时间：9min~11min 文章内容：基于内容的推荐系统推荐系统起步阶段一般都会选用内容推荐，并且会持续存在。 ? 为什么要做内容推荐内容推荐非常重要，并且有不可替代的作用。内容推荐有以下优势：从内容数据中可以深入挖掘很多信息量新物品想要快速被推出，首选内容推荐可解释性好内容推荐流程基于内容的推荐，最重要的不是推荐算法，而是内容分析。内容推荐算法基于内容的推荐系统，最简单的当属计算用户与物品之间的相似度了。具体来说，物品画像有对应的稀疏向量，用户画像也有对应的稀疏向量，两者之间计算余弦相似度，之后按照相似度结果对物品进行排序。总结总结一下，基于内容的推荐有一些天生的优势，也是非常重要的，基于内容推荐时，需要两类数据：物品画像，用户画像。基于内容来构建推荐系统可以采用的算法有简单地相似度计算，也可以使用机器学习构建监督学习模型。

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16推荐系统1-2基于内容的推荐系统

我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或 iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如为亚马逊和像网飞这样的公司。因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。推荐系统是个有趣的问题，在学术机器学习中因此，我们可以去参加一个学术机器学习会议，推荐系统问题实际上受到很少的关注，或者，至少在学术界它占了很小的份额。代表电影的数量如果用户 i 给电影 j 评过分则 r(i,j)=1 )代表用户 i 给电影 j 的评分(只在 r(i,j)=1 时被定义) 代表用户 j 评过分的电影的总数 ---- 16.2 基于内容的推荐系统

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什么是视频内容推荐引擎？

内容推荐中的“冷启动”问题推荐引擎通常非常善于将内容推荐给已经在平台存在一段时间的用户，因为它已经获得了这些用户的大量信息。但是，如果一个用户第一次注册平台呢？即平台新用户。平台没有任何关于用户、用户偏好等信息，所以很难立即就推荐内容。这种情况被称为推荐引擎中的“冷启动问题”。如何向一个你对其一无所知的用户推荐？又推荐什么内容？视频内容推荐引擎的应用场景推荐引擎对于视频平台的成功至关重要，并且有助于提升内容发现、用户互动、营销活动、再营销“休眠”用户、减少用户流失等。这就是“内容发现”过程，通过了解用户画像，内容平台可以向用户推荐电影并引导用户发现更多内容库（目录）。 Amazon Prime Video就是一个很好的例子。如果是更加智能和有品位的内容推荐，将能够帮助你的用户探索和参与到分类中的大部分内容。

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推荐学Java——应该了解的前端内容

导读本文是推荐学Java 系列第四篇，通过前三篇内容已经搞定了 JavaSE 的内容，接下来是真正进入Java后端开发的视界。先来了解基本学习路线，可能你会有这样的疑问：前端的内容到底该不该学？工具的介绍这里就省略了，下载和环境配置可以去看推荐学Java 第一篇文章。下面是关于 Servlet 的内容，这块内容的学习要在Java开发中进行，会结合前端的内容进行，所以前面小编将其列入需要学习的前端范畴中了。 Web项目 Tomcat环境配置官网下载地址：http://tomcat.apache.org/ [Tomcat环境配置] 相对于我们在学习JavaSE 时配置jdk简单些，参照导图完全可以搞定，推荐大家下载解压即用版本小编特意创建了一个公众号：推荐学java，会分享与java相关的内容，并且以原创为主，欢迎大家搜索关注（关注即送小编挑选的精品视频教程），一起学Java！

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操纵相关性

因为 nCount_RNA 和 nFeature_RNA是细胞的熟悉，所以没有0的干扰，这个相关性很好，而且是可靠的。另外，因为 CD14 和 CD4 本来是髓系免疫细胞和cd4T细胞的标记基因，理论上就相关性应该是很差。最后，CD79A 和 CD79B都是B细胞的标记基因，他们的相关性确实是应该是很好。但是CD79A 和 CD79B在b细胞亚群里面是没有相关性的看起来一切合情合理，但是如果我们具体到B细胞本身，就发现不对劲了。这个时候有两个解释，首先是因为0值的存在，影响了相关性技术，其次是因为它们虽然都是B细胞的标记基因仅仅是说明它们都是应该在B细胞亚群里面高表达，并不能推理出来它们应该是正相关。当然了，单细胞水平不同基因的表达量相关性本来就不应该是如此简单的计算，不过这个简单的探索，这两个简单的推理还是蛮有意思的的。天色已晚，我不想写了，亲爱的读者们大家觉得应该是哪种可能性呢？

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相关性检验

通过数据搜集的信息，想知道哪些因素与谋杀率相关性较高。计算相关性系数 R 可以计算多种相关系数，包括 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数、Kendall 相关系数、偏相关系数等。 #计算相关性矩阵 colnames(state.x77) cor.test(state.x77[,5], state.x77[,1]) plot(state.x77[,5], state.x77[,1]

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抖音是如何做内容推荐的？

它主要有两个关键作用：其一，审核作品、文案中是否存在违规行为，如果疑似存在，就会被机器拦截，通过飘黄、标红等提示人工注意；其二，通过抽取视频中的画面、关键帧，与抖音大数据库中已存在的海量作品进行匹配消重，内容重复的作品进行低流量推荐第四步：加大推荐这一步会给数据好的短视频进行更大的加权，并且会在第三步强化人群标签分发，让内容分发的更加精准，这类似猜你喜欢的打标，视频是有标签的，用户也是有标签的，两者之间会做标签匹配。这些老作品之所以能被“引爆”，首当其冲是它的内容够好，其次，是你的账号已经发布了很多足够垂直的内容，标签变得更清晰，系统能够匹配给你更精准的用户。优质内容+精准用户，老作品重新火爆起来也就不意外了。抖音每天的日活是有限的，也就是说总的推荐量是基本固定的：一方面，跟你内容相关标签的人群基本完成推荐，其他非精准标签人群反馈效果差，所以停止推荐；另一方面，抖音也不希望某个账号迅速火起来，而是通过一轮轮考验，考验你的内容再创新能力，考验你持续输出优质内容的能力。

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【算法】基于内容的个性化推荐算法

小编邀请您，先思考： 1 如何做内容推荐？ 2 如何给一个购物中心推荐品牌？个性化推荐算法有许多类别，主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。本文介绍基于内容的推荐算法（Content-based Recommendation）。 ? 基于内容的推荐算法（以下简称“内容推荐算法”）只有一个关键点——标签（tag）。推荐算法将产品分解为一系列标签，并根据用户对产品的行为（例如，购买、浏览）将用户也描述为一系列标签。内容推荐算法的原理： 1. 将产品分解为一系列标签。内容推荐算法的优势： 1. 推荐结果可理解：不仅每个用户的核心兴趣点可以被标签化（便于理解每个用户的兴趣），并且可以在每一个推荐结果的展示中现实标签，便于消费者理解推荐结果（如下图红框）。 ? 2. 然而，内容推荐主要使用标签，标签对用户兴趣捕捉稳定性要远远高于单个产品。 3. 便于人机协作：用户可以勾选或者关注推荐标签，从而通过自己的操作来发现自己的个性化需求。内容推荐算法的劣势： 1.

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常用的网站cms内容管理系统推荐

CMS是"Content Management System"的缩写，中文意思就是"内容管理系统"，这些系统将常用的网站功能已经开发好，并提供给用户下载使用，大大的提高网站建设效率，CMS最常用的功能是栏目管理网站内容管理系统一直都是企业网站建设和电子政务网站的主流建站方式，目前国内80%的网站都是采用cms制作，CMS系统安装简单，一般都是以：网址/install/的形式访问地址即可安装，填上数据库下一步就目前CMS系统以PHP和.Net开发的居多，下面推荐几款优秀的CMS内容管理系统： 1、PageAdmin CMS：一款很老牌的内容管理系统，很多企业、学校和政府都用来搭建网站，功能和扩展性优秀，安全性最好 2、织梦CMS：国内最早开源的内容管理系统之一，很多个人网站和资讯网站，下载站都用该系统，在2010年之前很受欢迎，但是由于创始人和团队陆续解散，目前系统已处于无人维护的状态，尤其安全性比较差，如果没有二次开发能力的

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R 相关性分析

R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算：加载mtcars数据 > setwd("E:\\Rwork") > data("mtcars") > head(mtcars) mpg cyl disp 可视化相关性分析 1. symnum() function > cor_matr <- cor(mtcars) > symnum(cor_matr) m cy ds h dr w q v a

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个性化推荐算法整理(二)基于内容的推荐算法content based

接个性化推荐算法整理基于内容的推荐算法content based 个性化召回算法Content Based背景介绍基于内容的推荐不同于之前任何一种个性化召回算法，它属于独立的分支。 Content Based算法主体流程介绍在这个算法的主体流程大部分并不属于个性化推荐的范畴，实际上应该从属于NLP或者用户画像的内容范畴。只有极少数的一部分属于个性化推荐算法的内容范畴。任何一个推荐系统的初衷都是为了推荐出用户喜欢的Item。而基于内容的推荐恰是刻画出用户的喜好之后给予用户推荐这个喜好的物品。用户推荐的独立性基于内容的推荐结果只与该用户本身的行为有关系，其余用户的行为是影响不到该用户的推荐结果。 2、需要积累一定量的用户的行为，才能够完成基于内容的推荐。

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为西雅图酒店建立基于内容的推荐系统

基于内容的过滤是解决此问题的方法。系统在创建推荐时首先使用新产品的元数据，而访客操作在一段时间内是次要的。系统根据产品的类别和描述向用户推荐产品。基于内容的推荐系统可以用于各种领域，包括推荐网页，新闻文章，餐馆，电视节目和酒店。基于内容的过滤的优点是它没有冷启动问题。如果刚开始使用新网站，或者可以立即推荐任何新产品。假设正在开设一家新的在线旅行社（OTA），已经注册了数千家愿意在平台上销售的酒店，开始看到来自网站用户的流量，但没有任何用户，因此将建立一个基于内容的推荐系统来分析酒店描述，以识别用户特别感兴趣的酒店想根据用户已使用余弦相似性预订或查看的酒店推荐酒店。建议与之前预订或查看或与用户感兴趣的酒店具有最大相似性的酒店。推荐系统高度依赖于定义适当的相似性度量。以下是Google推荐的“希尔顿西雅图机场和会议中心”： ? 图10 Google推荐的四分之三也是我们推荐的。以下是“希尔顿西雅图机场和会议中心” 的tripadvisor推荐： ?

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机器学习系列23：基于内容的推荐算法

如今，推荐算法已经深入到我们生活的各个方面，比如说淘宝根据我们之前的浏览记录给我们推荐想要购买的商品；抖音不停地给我们推荐各种我们感兴趣的视频（虽然我个人不太喜欢抖音，觉得抖音会让我们丧失独立思考的能力，但是它的推荐算法还是很厉害的）。。。这些推荐算法极大地便捷了我们的生活，身为一个学习机器学习的同学，怎么能不关注一下推荐算法呢？下面来举个栗子：如今有一个电影推荐系统，用户可以给电影进行评分，从 0 分到 5 分，有些电影没有被打过分就记做未知，最终目的就是想通过一个推荐算法把某些电影推荐给可能对他感兴趣的用户。 ? 最终就能得到一个基于内容的推荐算法了。

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