協同過濾圖
⑴ 國內電子商務網站所運用的推薦技術有什麼什麼基於內容的、知識的、協調過濾，具體點，最好有截圖，謝謝
凡客的推薦系統做的比較好，因為主要經營服裝產品，所以主要采內用協同過濾推薦容演算法，例如「瀏覽該產品的用戶都購買了什麼」「購買過該商品的用戶還購買了什麼」；
京東商城有猜你喜歡，應該是基於瀏覽記錄和消費記錄的商品內容採用基於內容過濾的推薦演算法實現的，但是協同過濾還是主要的；
亞馬遜、當當這類主要經營書籍的購物平台在個性化推薦中，根據用戶的搜索內容、瀏覽記錄、消費記錄採用基於內容過濾的推薦演算法，還有就是基於關聯規則的推薦，推薦相關書籍給用戶；
視頻網站土豆網的個性化推薦做得比優酷人性化。不用登陸即可記錄用戶的瀏覽記錄，根據歷史瀏覽內容向用戶推薦相關視頻，一般同導演相關或者同演員相關。優酷和土豆的共同點是還是把協同過濾當做重點，「瀏覽過該影片的用戶還喜歡看」。
在推薦系統當中，個性化推薦和共性推薦都很重要。每個電商網站一定有共性推薦的部分，例如最近商品、熱門商品，還有一些基於共性消費模式的關聯推薦。
希望都你有所幫助。
⑵ 現在的閱讀軟體常用的推薦系統是什麼推薦方法
感覺是基於內容推薦和協同過濾推薦會比較多吧，但是我個人覺得在閱讀軟體裡面基於內容的推薦會更好一些，比如說看薦就是這種推薦方法的。
⑶ 協同過濾 預測 評分 分母為什麼加絕對值
基於協同過濾的演算法理論上可以世界上的任何一種東西。圖片、音樂、樣樣可以。 協同過濾演算法主要是通過對未評分項進行評分 預測來實現的
⑷ 相似度的計算 用哪個演算法 協同過濾 演算法
SIM = Structural SIMilarity（結構相似性），這是一種用來評測圖像質量的一種方法。由於人類視覺很容易從圖像中抽取出結構信息,因此計算兩幅圖像結構信息的相似性就可以用來作為一種檢測圖像質量的好壞.
首先結構信息不應該受到照明的影響,因此在計算結構信息時需要去掉亮度信息,即需要減掉圖像的均值;其次結構信息不應該受到圖像對比度的影響,因此計算結構信息時需要歸一化圖像的方差;最後我們就可以對圖像求取結構信息了,通常我們可以簡單地計算一下這兩幅處理後的圖像的相關系數.
然而圖像質量的好壞也受到亮度信息和對比度信息的制約,因此在計算圖像質量好壞時,在考慮結構信息的同時也需要考慮這兩者的影響.通常使用的計算方法如下,其中C1,C2,C3用來增加計算結果的穩定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)為圖像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1
2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)為圖像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2
d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)為圖像x,y的協方差
d(x)d(y) + C3
而圖像質量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分別用來控制三個要素的重要性，為了計算方便可以均選擇為1，C1，C2，C3為比較小的數值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1
⑸ 計算機學科前沿講座 考題
美國，韓國，俄羅斯。
內核（kernel）、執行體（executive）、視窗和圖形驅動和可裝入模塊
基於協同過濾的推薦技術, 基於內容的推薦技術, 其他推薦技術
網路帶寬的提升，技術成熟度，移動互聯網的發展，數據中心的演變，經濟因素
感知層，網路層，應用層
透徹感知的物聯化，全面的互聯互通，集中有深度的計算
根據目前TCG已經發布的規范，可信計算涉及的關鍵技術和熱點技術在硬體主要是TPM的設計技術；在BIOS層主要包括CRTM、MA2MP驅動的設計技術；在操作系統上主要是可信軟體棧的設計技術以及應用層的可信網路連接技術。通過這些關鍵技術的設計，最終建立可信計算機的信任鏈傳遞機制。
面向對象資料庫系統，分布式資料庫系統，多媒體資料庫系統，知識資料庫系統，並行資料庫系統，模糊資料庫系統
空間數據描述的是現實世界各種現象的三大基本特徵：空間、時間和專題屬性
計算機的單核優化技術、雙核優化技術在降低功耗 方面的成效不大，處理器、BLAS優化技術、SPARC T2處理器等都以高效低耗為發展目標。因此，降低功耗、提高效率是衡量計算機性能優化技術的重要指標。在此 結合單、雙核技術優化的不足，分析處理器的發展趨勢，就BLAS優化技術的研究，分析其存在主要問題及發展趨勢，並提出提高SPARC T2處理器的途徑。
雲計算，虛擬計算，虛擬存儲，分布式存儲，並行計算等
⑹ 協同過濾時怎麼將預測分值歸一化
在切去底部、倒置的飲料瓶中，由下至上依次加入手絹、細沙和小卵石或畫圖等。
⑺ 在Android想實現協同過濾演算法，數據能從SQLite導入嗎
首先你應該知道思維抄導圖是改變思維習慣的，我想推薦的是 東尼。博攢 和巴利。博攢的相關東西，首先第一位是大腦和學習世界超級作家，有過80多部名著，記憶力錦標賽創始人等等，第二位是經濟學國際關系研究專家等等。它們出版了一本叫思維導圖的圖書 是思維導圖學習的經典，除了《思維導圖》還有《超級記憶》《啟動大腦》《快速閱讀》《博攢學習技巧》等書，但是要學習思維導圖，就應該看《思維導圖》，堪稱經典，而且又不貴，這本書會介紹新概念-------發散思維，其次是用的工具，然後讓你智力自由控制思維，讓你有發散思維的體驗，最後讓你在探索新領域的時候有一種全新刺激的收獲，對人改善思維有很大幫助，如果想學習製作思維導圖，這本書更是提供了很好的幫助，一步一步的教授，我第一次看了之後就深深地喜歡上了，所以把全套的都買下來了，很便宜，希望你喜歡。
⑻ Spark基於RDD的MLib協同過濾的一些疑惑(Scala)
協同過濾抄(Collaborative Filtering)的基本概念就是把這種推薦襲方式變成自動化的流程
協同過濾主要是以屬性或興趣相近的用戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎。透過協同過濾，有助於搜集具有類似偏好或屬性的用戶，並將其意見提供給同一集群中的用戶作為參考，以滿足人們通常在決策之前參考他人意見的心態。
⑼ 推薦演算法的基於協同過濾的推薦
基於協同過濾的推薦演算法理論上可以推薦世界上的任何一種東西。圖片、音樂、樣樣可以。 協同過濾演算法主要是通過對未評分項進行評分 預測來實現的。不同的協同過濾之間也有很大的不同。
基於用戶的協同過濾演算法: 基於一個這樣的假設「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」所以基於用戶的協同過濾主要的任務就是找出用戶的最近鄰居，從而根據最近鄰 居的喜好做出未知項的評分預測。這種演算法主要分為3個步驟：
一，用戶評分。可以分為顯性評分和隱形評分兩種。顯性評分就是直接給項目評分（例如給網路里的用戶評分），隱形評分就是通過評價或是購買的行為給項目評分 （例如在有啊購買了什麼東西）。
二，尋找最近鄰居。這一步就是尋找與你距離最近的用戶，測算距離一般採用以下三種演算法：1.皮爾森相關系數。2.餘弦相似性。3調整餘弦相似性。調整餘弦 相似性似乎效果會好一些。
三，推薦。產生了最近鄰居集合後，就根據這個集合對未知項進行評分預測。把評分最高的N個項推薦給用戶。 這種演算法存在性能上的瓶頸，當用戶數越來越多的時候，尋找最近鄰居的復雜度也會大幅度的增長。
因而這種演算法無法滿足及時推薦的要求。基於項的協同過濾解決了這個問題。 基於項的協同過濾演算法 根基於用戶的演算法相似，只不過第二步改為計算項之間的相似度。由於項之間的相似度比較穩定可以在線下進行，所以解決了基於用戶的協同過濾演算法存在的性能瓶頸。
⑽ 基於協同過濾的推薦系統的資料庫在什麼環境平台構建
大體試用了一下三個系統，得出了一個比較粗淺的結論： 、phpcms： phpcms自2007版本開源以後才開始引起廣泛關注，但這次也是頭一次研究。用了幾天，有了一點初步的印象。（以下以2007版為例，2008版尚未正式推出） 粗看起來，phpcms 2007是三者中最為完善的，各項功能考慮的很細致，導致進了新手進了後台先要暈半天才行。各項功能，比如UNIX系統的許可權、模版修改、廣告、商城、信息、單網頁。。。。都做的相當的完備了。 發表文章的關鍵字、作者、來源、自動遠程圖片保存等等，都做的不錯。但是，phpcms發表文章的摘要，似乎是只能自動截取，不能手工設置，靈活性欠佳。 發表的文章可以通過關鍵字來索引相關貼，做的不錯。 支持通行證方式進行論壇和其它系統的整合，可以進行正向和反向兩種方式的整合。但是文檔說的不太清楚，研究了半天才成功。但是反向整合pw5.0.1登錄後自動跳轉不回來。 phpcms 2007的後台安排的太瑣碎，看的頭暈。發一篇文章也要暈半個鍾頭，而且首頁的更新莫不清規律，幻燈片老半天不更新。 phcms盡管功能很強大，但是卻缺少一樣重要的東西：可視化的模版工具，這也是php168和dedecms共同的缺點。在這方面，他們甚至不如剛剛起步的DiyPage好，DiyPage只是一個剛剛具備了雛形的CMS系統，卻擁有一個很方便的後台可視化界面設計工具，即使是菜鳥也可以輕松設計界面（雖然靈活性沒那麼強大，但是足夠你用了）。 phpcms 2007整體以頻道為依據進行組織，即使你不想用頻道，哪也得用，這個已經由不了你了 。所以如果僅僅是一個比較簡單的網站，也用上一個頻道，看起來夠別扭的，這是phpcms 2007最大的缺點，不過看了phpcms 2008beta2發現，phpcms終於解除了這個垃圾限制。 發現phpcms的廣告功能似乎不完善，一個廣告位定義了兩個廣告，不能自動輪換，總是顯示第一個。 phpcms雖然實現了模塊化，但是不管你用不用，一大堆模塊稀里呼嚕就裝上了，看起來很不爽，也不直觀。 phpcms雖然是很早就是商業化運作的軟體，然後開發效率卻是不高，新版本屢屢跳票，影響了它的產品形象，讓開源以來積累的人氣和一些擁躉大失所望。然而最近貼上了六間房以後，資金應該是沒有壓力了，新版本也開始浮出水面，2008beta1已經發布了，可惜問題多多。 phpcms 2008 beta2 在 MySQL4 上還是有使用問題，不過比beta1強一些，beta1直接就安裝不了，不知道正式版是否會正式放棄MySQL4。 phpcms 2008beta2看上去不錯，新功能令人振奮的，界面清爽。以前一團亂麻的後台界面已經打掃干凈了。phpcms 2008的標簽採用了中英文混合的方式，對菜鳥來說更加容易上手，比較新穎。另外，beta2好像是實現了類似php168的可視化模版中的標簽設置方式，雖然不是可視化的設計模版，總歸可以自定義一些元素樣式了。不過這個beta2版也還是頂多算是個預覽版，BUG極多，功能不全。如果准備用phpcms的話，怕是還要大大的等幾天才行。 另外，phpcms官方論壇對免費版的支持很不到位，傷了很多粉絲的心。 2、dedecms 5.1應該是dedecms正式商業化運作以後推出的第一個版本吧？以前的dedecms個體作坊式的發展，由於作者兼職時間和精力不足，導致發展緩慢，新版本頻頻跳票，引起廣大粉絲的強烈不滿，甚至導致柏拉圖和dedecms用家之間的語言沖突。然而dedecms在商業化運作以後，新版本的發布周期大大縮短，產品功能不斷改進，界面美化了很多，人氣和用戶數量大大增長了，現在看發展勢頭不錯。 dedecms的根目錄是最簡單的，只有幾個文件，比以上兩個都強多了，其實這樣不僅看起來清爽，維護起來也方便，值得表揚 dedecms的頻道非常費解，看起來只有頻道模型，要增加頻道就要添加模版文件有點費解，仔細研究發現，這個dedecms其實和php168的方式差不多，任何欄目都可以添加子目錄，綁定域名，其實就和頻道是一個意思，欄目和頻道可以互相轉換。 dedecms的通行證只支持反向整合，就是dedecms可以用服務端的用戶數據登錄。其實所謂整合，一般也就是這樣的。論壇用整站用戶數據的情況恐怕極為少見，對論壇管理也不利。 但是dedecms的通行證整合，需要修改論壇文件，不明白為啥要這樣，是因為論壇的通行證功能還不完善嗎？ dedecms的廣告管理用起來比較麻煩，要先定義標簽，然後手工在模板中插入。好像模版上沒預定義好廣告位置，實在是太不應該了。。。。相當於手動操作，不符合當今歷史潮流啊。而且大家常用的廣告自動輪換功能，也沒有實現。 試用發現，dedecms有時還有一些小毛病，比如遠程附件功能，有時發現無法自動轉存到本地。另外，在模塊數量上，dedecms也無法和php168和phpcms相比，只有文章、下載、圖片、Flash等基本的功能，不知道dedecms 2007發布以後能否有所改觀 dedecms的相關文章、熱點文章等功能，用了靜態生成的方式直接寫入到了HTML文件中，這樣在生成HTML後，無法自動更新，需要經常手工重新生成全部HTML才能更新相關文檔和熱點文檔。但是大量的重復生成所有HTML文件效率太低下了，這方面dedecms不如php168最新添加的相關文章功能，是用JS方式實現的，不需要更新HTML就能自動索取最新的相關文章。但是使用JS方式也存在伺服器效率的問題。 dedecms的首頁、列表頁、還有文章頁都使用了單獨的模板，沒有使用header和footer模板，這樣的好處是可以產生各種風格的頁面（允許首頁、列表頁、內容頁使用不同的風格），但是缺點是修改添加頭部和底部廣告、導航條的時候，相當費勁，要一個一個模板的修改。而且dedecms的版權聲明欄位設置太小，只有250位元組，寫不進去多少內容，頂多能添加個計數器就不錯了。 dedecms起步就用了類似XML標簽方式，而且官方還提供了Dreamweaver的插件來識別標簽，應該說在國內是比較獨到的。但是這種方式也需要新手一定的時間才能適應。同時，dedecms一直缺乏比較完善的文檔，也進一步加大了菜鳥上手的難度。 dedecms最大的問題就是沒有提供類似Diypage的可視化設計方式，因為標簽比較難於上手，對新手來說做模板是很頭疼的問題。 dedecms 5.1比4.0功能有了很多進步，增加DIGG功能，還有類似分類信息之類的功能都實現了。不過也有退步，比如關鍵詞、相關帖功能都嚴重退步了，發帖也很不方便，而且dedecms在商業版本和免費版本之間做功能和代碼區分，也自然會在免費版本上有所縮水。 dedecms商業化發展以後，目前出現的問題是免費版的技術支持做的不太到位，比phpcms強不了多少