推荐系统-Model Based协同过滤

个性化推荐

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务。

推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等,有人的地方就有推荐。根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的。

这当然是很有用的......

推荐系统-Python实战

这是一篇notebook,目的是介绍一些推荐系统常用的算法。

协同过滤

通过收集用户的喜好对用户感兴趣的东西做出自动预测,基于这样一个理论:如果一个用户A和另一个用户B对一系列物品有相同的行为或者喜好,那么对于一件新物品的行为,A与B做出的选择会比A与陌生人更加接近。

基于内容过滤

系统通过用户过去使用过的物品推荐和这些物品相似的物品,比如一些关键词描述、分类等特征......

MySQL性能优化

慢查询

通过监控发现了一些慢查询日志如下:

时间上已经超出了期望,这些查询动作主要发生在模糊查询和分页查询的时候。

首先这个耗时比较长的为select *,整个表的数据大概在5000左右。

exp......