推荐算法

基于MATLAB的协同过滤推荐算法实现基于MATLAB的协同过滤推荐算法实现，包含用户-用户和物品-物品两种主流方法参考代码协同过滤推荐算法 www.youwenfan.com/contentcsq/98289.html

马斯克开源X推荐算法深度解析：Grok驱动的推荐系统架构埃隆·马斯克再次震撼科技界！X（原Twitter）正式开源其"For You"推荐算法，基于Grok大模型的推荐系统架构首次向公众揭开了神秘面纱。

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F076 中医中药知识智能问答与图谱构建研究系统 Vue+Flask+Neo4j文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F076<<待上传>>

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第六章：推荐算法目录第一部分：我们如何了解用户？（数据基础）第二部分：协同过滤 (Collaborative Filtering)

【机器学习】深度学习推荐系统（三十一）：X For You Feed 全新推荐系统技术架构深度解析X For You Feed Algorithm 是一个基于深度学习的推荐系统，为 X（原 Twitter）平台的"为你推荐"信息流提供核心算法支持。该系统通过结合网络内内容（来自用户关注的账户）和网络外内容（通过机器学习检索发现），并使用基于 Grok 的 Transformer 模型对所有内容进行统一排序。

X 推荐算法分析开源链接：https://github.com/xai-org/x-algorithmX 的"For You"推荐系统采用两阶段推荐架构，结合了关注内容和发现内容，使用基于Grok的Transformer模型进行排序。

【基础算法】高精度运算深度解析与优化《C语言：从基础到进阶》《编程工具的下载和使用》《C语言刷题》《算法竞赛从入门到获奖》《人工智能》《AI Agent》

入选AAAI-PerFM｜得物社区推荐之基于大语言模型的新颖性推荐算法得物社区推荐的实践中，我们发现用户兴趣容易收敛到少数几个主兴趣上，难以做到有效的兴趣拓展，通过将大模型与推荐结合的方式，在得物社区的用户兴趣拓展方向上切实取得了突破，拿到了显著的业务收益并推全上线。因此我们将相关工作中采用的核心算法与模型策略总结整理，投稿了AAAI-PerFM，入选了长论文《Enhancing Serendipity Recommendation System by Constructing Dynamic User Knowledge Graphs with Large Languag

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推荐算法手撕集合（持续更新）NDCG 是一种位置敏感的排序指标，更关注在排序结果中，高相关的内容是否被排在越靠前的位置。为什么需要NDCG？

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BuildingAI vs Dify vs 扣子：三大开源智能体平台架构风格对比近期，开源智能体搭建平台逐渐成为AI工程化落地的重要基础设施。本文将以 BuildingAI 为主要分析对象，结合对其公开技术描述的理解，尝试从架构设计、模块拆分、工程实现等维度，对其技术路线进行解读。同时，我们也会将其置于更广阔的开源生态中，与 Dify、Coze 等平台进行一些技术风格与架构哲学上的横向对比。本文的分析基于公开的项目介绍与技术选型说明，旨在从工程师视角还原其设计思路与工程权衡。

【机器学习】深度学习推荐系统（三十）：X 推荐算法Phoenix rerank机制Phoenix 是 X（原 Twitter）推荐系统中的新一代机器学习模型，用于更准确地预测用户行为。Phoenix 重评分（Phoenix Rescoring）是一个可选步骤，使用 Phoenix 模型的预测分数来调整最终排序分数。本文将深入解析 Phoenix 重评分的机制和工作原理。

【机器学习】深度学习推荐系统（二十九）：X 推荐算法多样性打散机制详解你的理解基本正确：列表式重评分确实是为了确保多样性。但更准确地说，它是多样性控制的一种方式，而不是传统意义上的"打散"。

【机器学习】深度学习推荐系统（二十六）：X 推荐算法多模型融合机制详解X（原 Twitter）的推荐系统使用了 15 个机器学习模型来预测用户对不同推文的参与度。这些模型分别预测不同的用户行为（如点赞、回复、转发等），然后通过加权融合的方式组合成一个最终分数用于排序。本文将深入解析这个多模型融合的完整机制。

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推荐算法闲谈：如何在不同业务场景下理解和拆解核心指标在推荐系统工程实践中，实验业务指标分析能力也是一名算法工程师的在工作中逐渐积累能力。模型能力、特征工程、训练技巧解决的是能不能学好，而指标分析解决的是这次改动是否真正创造了业务价值，以及为什么。

【机器学习】深度学习推荐系统（二十七）： X 推荐算法rerank机制详解在 X（原 Twitter）的推荐系统中，多模型融合后的分数并不是最终分数。融合分数会经过多个步骤的修正，包括启发式规则、多样性调整、Phoenix 重评分等。本文将详细解析这些分数修正机制。