协同过滤图
⑴ 国内电子商务网站所运用的推荐技术有什么什么基于内容的、知识的、协调过滤，具体点，最好有截图，谢谢
凡客的推荐系统做的比较好，因为主要经营服装产品，所以主要采内用协同过滤推荐容算法，例如“浏览该产品的用户都购买了什么”“购买过该商品的用户还购买了什么”；
京东商城有猜你喜欢，应该是基于浏览记录和消费记录的商品内容采用基于内容过滤的推荐算法实现的，但是协同过滤还是主要的；
亚马逊、当当这类主要经营书籍的购物平台在个性化推荐中，根据用户的搜索内容、浏览记录、消费记录采用基于内容过滤的推荐算法，还有就是基于关联规则的推荐，推荐相关书籍给用户；
视频网站土豆网的个性化推荐做得比优酷人性化。不用登陆即可记录用户的浏览记录，根据历史浏览内容向用户推荐相关视频，一般同导演相关或者同演员相关。优酷和土豆的共同点是还是把协同过滤当做重点，“浏览过该影片的用户还喜欢看”。
在推荐系统当中，个性化推荐和共性推荐都很重要。每个电商网站一定有共性推荐的部分，例如最近商品、热门商品，还有一些基于共性消费模式的关联推荐。
希望都你有所帮助。
⑵ 现在的阅读软件常用的推荐系统是什么推荐方法
感觉是基于内容推荐和协同过滤推荐会比较多吧，但是我个人觉得在阅读软件里面基于内容的推荐会更好一些，比如说看荐就是这种推荐方法的。
⑶ 协同过滤 预测 评分 分母为什么加绝对值
基于协同过滤的算法理论上可以世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分 预测来实现的
⑷ 相似度的计算 用哪个算法 协同过滤 算法
SIM = Structural SIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.
首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化图像的方差;最后我们就可以对图像求取结构信息了,通常我们可以简单地计算一下这两幅处理后的图像的相关系数.
然而图像质量的好坏也受到亮度信息和对比度信息的制约,因此在计算图像质量好坏时,在考虑结构信息的同时也需要考虑这两者的影响.通常使用的计算方法如下,其中C1,C2,C3用来增加计算结果的稳定性:
2u(x)u(y) + C1
L(X,Y) = ------------------------ ,u(x), u(y)为图像的均值
u(x)^2 + u(y)^2 + C1
2d(x)d(y) + C2
C(X,Y) = ------------------------,d(x),d(y)为图像的方差
d(x)^2 + d(y)^2 + C2
d(x,y) + C3
S(X,Y) = ----------------------,d(x,y)为图像x,y的协方差
d(x)d(y) + C3
而图像质量Q = [L(X,Y)^a] x [C(X,Y)^b] x [S(X,Y)^c]，其中a，b，c分别用来控制三个要素的重要性，为了计算方便可以均选择为1，C1，C2，C3为比较小的数值，通常C1=(K1 x L)^2, C2=(K2 xL)^2, C3 = C2/2, K1
⑸ 计算机学科前沿讲座 考题
美国，韩国，俄罗斯。
内核（kernel）、执行体（executive）、视窗和图形驱动和可装入模块
基于协同过滤的推荐技术, 基于内容的推荐技术, 其他推荐技术
网络带宽的提升，技术成熟度，移动互联网的发展，数据中心的演变，经济因素
感知层，网络层，应用层
透彻感知的物联化，全面的互联互通，集中有深度的计算
根据目前TCG已经发布的规范，可信计算涉及的关键技术和热点技术在硬件主要是TPM的设计技术；在BIOS层主要包括CRTM、MA2MP驱动的设计技术；在操作系统上主要是可信软件栈的设计技术以及应用层的可信网络连接技术。通过这些关键技术的设计，最终建立可信计算机的信任链传递机制。
面向对象数据库系统，分布式数据库系统，多媒体数据库系统，知识数据库系统，并行数据库系统，模糊数据库系统
空间数据描述的是现实世界各种现象的三大基本特征：空间、时间和专题属性
计算机的单核优化技术、双核优化技术在降低功耗 方面的成效不大，处理器、BLAS优化技术、SPARC T2处理器等都以高效低耗为发展目标。因此，降低功耗、提高效率是衡量计算机性能优化技术的重要指标。在此 结合单、双核技术优化的不足，分析处理器的发展趋势，就BLAS优化技术的研究，分析其存在主要问题及发展趋势，并提出提高SPARC T2处理器的途径。
云计算，虚拟计算，虚拟存储，分布式存储，并行计算等
⑹ 协同过滤时怎么将预测分值归一化
在切去底部、倒置的饮料瓶中，由下至上依次加入手绢、细沙和小卵石或画图等。
⑺ 在Android想实现协同过滤算法，数据能从SQLite导入吗
首先你应该知道思维抄导图是改变思维习惯的，我想推荐的是 东尼。博攒 和巴利。博攒的相关东西，首先第一位是大脑和学习世界超级作家，有过80多部名著，记忆力锦标赛创始人等等，第二位是经济学国际关系研究专家等等。它们出版了一本叫思维导图的图书 是思维导图学习的经典，除了《思维导图》还有《超级记忆》《启动大脑》《快速阅读》《博攒学习技巧》等书，但是要学习思维导图，就应该看《思维导图》，堪称经典，而且又不贵，这本书会介绍新概念-------发散思维，其次是用的工具，然后让你智力自由控制思维，让你有发散思维的体验，最后让你在探索新领域的时候有一种全新刺激的收获，对人改善思维有很大帮助，如果想学习制作思维导图，这本书更是提供了很好的帮助，一步一步的教授，我第一次看了之后就深深地喜欢上了，所以把全套的都买下来了，很便宜，希望你喜欢。
⑻ Spark基于RDD的MLib协同过滤的一些疑惑(Scala)
协同过滤抄(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐袭方式变成自动化的流程
协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。
⑼ 推荐算法的基于协同过滤的推荐
基于协同过滤的推荐算法理论上可以推荐世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分 预测来实现的。不同的协同过滤之间也有很大的不同。
基于用户的协同过滤算法: 基于一个这样的假设“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”所以基于用户的协同过滤主要的任务就是找出用户的最近邻居，从而根据最近邻 居的喜好做出未知项的评分预测。这种算法主要分为3个步骤：
一，用户评分。可以分为显性评分和隐形评分两种。显性评分就是直接给项目评分（例如给网络里的用户评分），隐形评分就是通过评价或是购买的行为给项目评分 （例如在有啊购买了什么东西）。
二，寻找最近邻居。这一步就是寻找与你距离最近的用户，测算距离一般采用以下三种算法：1.皮尔森相关系数。2.余弦相似性。3调整余弦相似性。调整余弦 相似性似乎效果会好一些。
三，推荐。产生了最近邻居集合后，就根据这个集合对未知项进行评分预测。把评分最高的N个项推荐给用户。 这种算法存在性能上的瓶颈，当用户数越来越多的时候，寻找最近邻居的复杂度也会大幅度的增长。
因而这种算法无法满足及时推荐的要求。基于项的协同过滤解决了这个问题。 基于项的协同过滤算法 根基于用户的算法相似，只不过第二步改为计算项之间的相似度。由于项之间的相似度比较稳定可以在线下进行，所以解决了基于用户的协同过滤算法存在的性能瓶颈。
⑽ 基于协同过滤的推荐系统的数据库在什么环境平台构建
大体试用了一下三个系统，得出了一个比较粗浅的结论： 、phpcms： phpcms自2007版本开源以后才开始引起广泛关注，但这次也是头一次研究。用了几天，有了一点初步的印象。（以下以2007版为例，2008版尚未正式推出） 粗看起来，phpcms 2007是三者中最为完善的，各项功能考虑的很细致，导致进了新手进了后台先要晕半天才行。各项功能，比如UNIX系统的权限、模版修改、广告、商城、信息、单网页。。。。都做的相当的完备了。 发表文章的关键字、作者、来源、自动远程图片保存等等，都做的不错。但是，phpcms发表文章的摘要，似乎是只能自动截取，不能手工设置，灵活性欠佳。 发表的文章可以通过关键字来索引相关贴，做的不错。 支持通行证方式进行论坛和其它系统的整合，可以进行正向和反向两种方式的整合。但是文档说的不太清楚，研究了半天才成功。但是反向整合pw5.0.1登录后自动跳转不回来。 phpcms 2007的后台安排的太琐碎，看的头晕。发一篇文章也要晕半个钟头，而且首页的更新莫不清规律，幻灯片老半天不更新。 phcms尽管功能很强大，但是却缺少一样重要的东西：可视化的模版工具，这也是php168和dedecms共同的缺点。在这方面，他们甚至不如刚刚起步的DiyPage好，DiyPage只是一个刚刚具备了雏形的CMS系统，却拥有一个很方便的后台可视化界面设计工具，即使是菜鸟也可以轻松设计界面（虽然灵活性没那么强大，但是足够你用了）。 phpcms 2007整体以频道为依据进行组织，即使你不想用频道，哪也得用，这个已经由不了你了 。所以如果仅仅是一个比较简单的网站，也用上一个频道，看起来够别扭的，这是phpcms 2007最大的缺点，不过看了phpcms 2008beta2发现，phpcms终于解除了这个垃圾限制。 发现phpcms的广告功能似乎不完善，一个广告位定义了两个广告，不能自动轮换，总是显示第一个。 phpcms虽然实现了模块化，但是不管你用不用，一大堆模块稀里呼噜就装上了，看起来很不爽，也不直观。 phpcms虽然是很早就是商业化运作的软件，然后开发效率却是不高，新版本屡屡跳票，影响了它的产品形象，让开源以来积累的人气和一些拥趸大失所望。然而最近贴上了六间房以后，资金应该是没有压力了，新版本也开始浮出水面，2008beta1已经发布了，可惜问题多多。 phpcms 2008 beta2 在 MySQL4 上还是有使用问题，不过比beta1强一些，beta1直接就安装不了，不知道正式版是否会正式放弃MySQL4。 phpcms 2008beta2看上去不错，新功能令人振奋的，界面清爽。以前一团乱麻的后台界面已经打扫干净了。phpcms 2008的标签采用了中英文混合的方式，对菜鸟来说更加容易上手，比较新颖。另外，beta2好像是实现了类似php168的可视化模版中的标签设置方式，虽然不是可视化的设计模版，总归可以自定义一些元素样式了。不过这个beta2版也还是顶多算是个预览版，BUG极多，功能不全。如果准备用phpcms的话，怕是还要大大的等几天才行。 另外，phpcms官方论坛对免费版的支持很不到位，伤了很多粉丝的心。 2、dedecms 5.1应该是dedecms正式商业化运作以后推出的第一个版本吧？以前的dedecms个体作坊式的发展，由于作者兼职时间和精力不足，导致发展缓慢，新版本频频跳票，引起广大粉丝的强烈不满，甚至导致柏拉图和dedecms用家之间的语言冲突。然而dedecms在商业化运作以后，新版本的发布周期大大缩短，产品功能不断改进，界面美化了很多，人气和用户数量大大增长了，现在看发展势头不错。 dedecms的根目录是最简单的，只有几个文件，比以上两个都强多了，其实这样不仅看起来清爽，维护起来也方便，值得表扬 dedecms的频道非常费解，看起来只有频道模型，要增加频道就要添加模版文件有点费解，仔细研究发现，这个dedecms其实和php168的方式差不多，任何栏目都可以添加子目录，绑定域名，其实就和频道是一个意思，栏目和频道可以互相转换。 dedecms的通行证只支持反向整合，就是dedecms可以用服务端的用户数据登录。其实所谓整合，一般也就是这样的。论坛用整站用户数据的情况恐怕极为少见，对论坛管理也不利。 但是dedecms的通行证整合，需要修改论坛文件，不明白为啥要这样，是因为论坛的通行证功能还不完善吗？ dedecms的广告管理用起来比较麻烦，要先定义标签，然后手工在模板中插入。好像模版上没预定义好广告位置，实在是太不应该了。。。。相当于手动操作，不符合当今历史潮流啊。而且大家常用的广告自动轮换功能，也没有实现。 试用发现，dedecms有时还有一些小毛病，比如远程附件功能，有时发现无法自动转存到本地。另外，在模块数量上，dedecms也无法和php168和phpcms相比，只有文章、下载、图片、Flash等基本的功能，不知道dedecms 2007发布以后能否有所改观 dedecms的相关文章、热点文章等功能，用了静态生成的方式直接写入到了HTML文件中，这样在生成HTML后，无法自动更新，需要经常手工重新生成全部HTML才能更新相关文档和热点文档。但是大量的重复生成所有HTML文件效率太低下了，这方面dedecms不如php168最新添加的相关文章功能，是用JS方式实现的，不需要更新HTML就能自动索取最新的相关文章。但是使用JS方式也存在服务器效率的问题。 dedecms的首页、列表页、还有文章页都使用了单独的模板，没有使用header和footer模板，这样的好处是可以产生各种风格的页面（允许首页、列表页、内容页使用不同的风格），但是缺点是修改添加头部和底部广告、导航条的时候，相当费劲，要一个一个模板的修改。而且dedecms的版权声明字段设置太小，只有250字节，写不进去多少内容，顶多能添加个计数器就不错了。 dedecms起步就用了类似XML标签方式，而且官方还提供了Dreamweaver的插件来识别标签，应该说在国内是比较独到的。但是这种方式也需要新手一定的时间才能适应。同时，dedecms一直缺乏比较完善的文档，也进一步加大了菜鸟上手的难度。 dedecms最大的问题就是没有提供类似Diypage的可视化设计方式，因为标签比较难于上手，对新手来说做模板是很头疼的问题。 dedecms 5.1比4.0功能有了很多进步，增加DIGG功能，还有类似分类信息之类的功能都实现了。不过也有退步，比如关键词、相关帖功能都严重退步了，发帖也很不方便，而且dedecms在商业版本和免费版本之间做功能和代码区分，也自然会在免费版本上有所缩水。 dedecms商业化发展以后，目前出现的问题是免费版的技术支持做的不太到位，比phpcms强不了多少