推荐算法

springboot+vue实现鲜花商城系统源码（带用户协同过滤个性化推荐算法）今天教大家如何设计一个鲜花商城 , 基于目前主流的技术：前端vue3，后端springboot。学习完这个项目，你将来找工作开发实际项目都会又很大帮助。文章最后部分还带来的项目的部署教程。

【深度学习】多目标融合算法（六）：渐进式分层提取模型PLE（Progressive Layered Extraction）目录一、引言二、PLE（Progressive Layered Extraction，渐进式分层提取模型）

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＜论文＞（微软）避免推荐域外物品：基于LLM的受限生成式推荐本文介绍微软和深圳大学合作发表于2025年5月的论文《Avoid Recommending Out-of-Domain Items: Constrained Generative Recommendation with LLMs》。论文主要研究如何解决大语言模型（LLMs）在推荐系统中推荐域外物品的问题，提出了 RecLM-ret 和 RecLM-cgen 两种方法。

推荐算法工程化：ZKmall模板商城的B2C 商城的用户分层推荐策略在 B2C 电商竞争激烈的市场环境中，精准推荐已成为提升用户体验、促进商品销售的关键。ZKmall 模板商城通过推荐算法工程化手段，深度挖掘用户数据价值，制定科学的用户分层推荐策略，实现 “千人千面” 的个性化推荐，帮助 B2C 商城在海量用户与商品中建立高效连接，提升用户粘性与商业转化率。

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广告推荐算法入门 day1 --项目选型一起学习吖~~ 一个好的推荐项目，首先不能是宏大全面囊括的而应该是针对某场景问题针对性拓展的，因此我们应该有场景->baseline ->改进点->效果这几个部分。其中建议说出：每个部分为啥会work？为啥别的别的方法不行？优化方案的增量来自啥（对信息的挖掘还是引入新的信息）？虽然你选了baseline但是你还得了解最前沿是啥？

【论文阅读】Attentive Collaborative Filtering:Attentive Collaborative Filtering (ACF)、隐式反馈推荐、注意力机制、贝叶斯个性化排序

推荐系统架构设计1.分析用户行为数据：收集用户的活跃时间、点击行为、浏览历史等数据。分析用户的活跃模式，确定用户最活跃的时间段。kafka + flink +数据库分析用户行为并存储

【论文阅读】Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation题目翻译：利用评论对用户和项目进行联合深度建模进行推荐原文地址：点这里关键词： DeepCoNN、推荐系统、卷积神经网络、评论建模、协同建模、评分预测、联合建模

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【数据结构】励志大厂版·初阶（复习+刷题）排序前引：本篇作为初阶结尾的最后一篇—排序，将先介绍八种常用的排序方法，然后开始刷题，小编会详细注释每句代码的作用，不会出现看不懂的情况，这点大家放心，既是写给大家同时也是写给自己的！已经迫不及待想看看Hoare大佬的排序了！各种分组分组排序的思想如何在题目中得到体现？突破口在哪！~~以下排序实现我们最优先实现单趟，再实现整体！由易到难！

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springboot基于推荐算法的景点推荐系统(源码+lw+部署文档+讲解)，源码可白嫖!摘要本景点推荐系统采用B/S架构，数据库是MySQL，网站的搭建与开发采用了先进的Java进行编写，使用了协同过滤推荐算法和Spring Boot框架。该系统从两个对象：由管理员和用户来对系统进行设计构建。前台主要功能包括：用户注册、登录、浏览首页、查看首页、景点信息、旅游路线、旅游资讯、留言板、后台管理等详情，并进行预定旅游路线、旅游等操作。本系统在一般旅游攻略网站的基础上增加了首页推送最新信息的功能，方便用户快速浏览，是一个高效的、动态的、交互友好的景点推荐系统。本系统采用的数据库是MySQL，使用

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微博安卓版话题热度推荐算法与内容真实性分析微博是目前最受欢迎的社交平台之一，它的推荐算法在推动话题热度和内容传播方面发挥着重要作用。然而，这一算法也引发了对于内容真实性的担忧。本文将通过分析微博安卓版的推荐机制，探讨其对话题热度的影响以及内容真实性问题。

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搜广推校招面经八十二是的，L1 和 L2 都能防止过拟合：论文原文：Deep & Cross Networkfor Ad Click Predictions, KDD’2017, Google

搜广推校招面经八十一在多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）中，多个任务共享部分模型结构，以提升整体效果。然而，不同任务间存在任务冲突（Task Conflict）问题，即不同任务对参数的优化方向不一致，导致性能下降。

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谷歌推出探索型推荐新范式：双LLM架构重塑用户兴趣挖掘论文地址：https://arxiv.org/pdf/2504.05522在推荐系统的语境中，探索（exploration）指的是帮助用户发现他们从未接触过的新兴趣，拓宽他们的内容边界。然而，这个目标在大规模实际系统中却异常困难，而其中一个核心障碍就是所谓的“推荐闭环问题”。

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