推荐算法

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基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现，在现代推荐系统中，随着用户量和物品量的增长，传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。本文将介绍如何基于 ThinkPHP 实现一个高性能的推荐系统，结合显性反馈（如兴趣选择）、隐性反馈（如观看时长、评论、点赞、搜索等）、行为序列分析和关键词拆分（支持中文）等功能，并通过优化方案支持大规模用户场景。

新用户冷启动阶段使用的推荐算法策略首先，我得先理解什么是冷启动问题。冷启动通常指系统在缺乏足够用户行为数据时，如何有效地推荐内容。新用户没有历史交互，所以传统协同过滤方法可能不适用。因此，我需要考虑其他策略。

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推荐算法实践：movielens数据集MovieLens 数据集是由明尼苏达大学的GroupLens研究小组维护的一个广泛使用的电影评分数据集，主要用于推荐系统的研究。该数据集包含用户对电影的评分、标签以及其他相关信息，是电影推荐系统开发与研究的常用数据源。

15.推荐系统的实验设计与评估接下来我们将学习推荐系统的实验设计与评估。推荐系统的实验设计与评估是确保推荐系统效果和用户体验的关键步骤，通过科学的方法设计实验和评估指标，可以有效地验证推荐算法的性能和改进效果。在这一课中，我们将介绍以下内容：

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【怎么用系列】短视频戒断——对推荐算法进行干扰如今推荐算法已经渗透到人们生活的方方面面，尤其是抖音等短视频核心就是推荐算法。1> 会让人变笨，慢慢让人丧失注意力与专注力 2> 让人丧失阅读长文的能力 3> 让人沉浸在一个又一个快感与嗨点当中。当我们刷短视频时，大脑也需要得到频率更快、更刺激的内容，才能让大脑持续愉悦。 4> 时间黑洞，不知不觉几十分钟甚至1小时就过去了，刷短视频的时间越长 5> 人的精力是有限的，时间被消耗光了，上班会没精神，工作也会做不好，整个人精神状态也会不好 6> 刷时一时爽，过后火葬场。每次刷完短视频，反而会觉得更焦虑，充满了

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