推荐系统可分为两大类,推荐系统的分类

哪位可以推荐综漫系统类***？

《木叶之开局签到轮回眼》 作者：杨十五郎

内容：重生在了宇智波一族的一个普通下忍身上，流刃本以为自己将要度过碌碌无为的一生，没想到却绑定了签到系统。在神无毗桥签到，获得奖励轮回眼，在火影大楼签到，获得奖励飞雷神，在终结谷签到，获得奖励仙人体。

视频号推荐规则是什么？

一. 社交推荐

社交推荐其实就是***号会根据用户的好友发布、点赞、关注、评论、转发等行为, 为用户优先推荐相关***。

二. 个性化定位推荐

基于微信社交生态，每个用户都会被打上多元化标签，包括性别、年龄、职业、兴趣、城市等。根据个人的标签属性, 从海量内容库中匹配用户可能喜欢的内容进行推荐。这也是社交平台常用的内容推荐机制之一。

会根据地理位置，推送附近用户的动态，给***带上城市定位的标签，***就有可能通过同城或附近的人等入口推荐给其他用户。

三. 搜索推荐

微信搜一搜进行关键词搜索，对于一些***点赞评论不错的***，会被优先推荐。

四. 系统推荐

系统推荐，这也是最重要的推荐，你的***数据比较好的情况下，那么系统就会将把你的***，推入下一个流量池，如果你的数据持续增长的话，那么就会进入更大的流量池。

推荐几本召唤类的系统文？

亡灵进化专家：写的很不错了。猪脚可以用金属或骨头帮自己的亡灵进化升级挺有意思的。

不过还没写完网游之审判：是英雄无敌类型的。不过写的很牛逼也写完了。

推荐看看还有不死传说：虽然不是召唤的，主教是僵尸和吸血鬼王结合体很牛逼写的也不错。

写完了嘿嘿，另外推荐玄幻的***仙凡道，驭兽斋个人认为是带宠物的***中的经典御兽修仙修真：《虚空凝剑行》《七界传说》《仙凡道》

玄幻： 《修真少年在异世》《亵渎》《我是***师》《异界兽医》《尸虐》《****》《召唤千军》《召唤大领主》《暴力召唤师》《巫临异世》《兽血沸腾》《异界之极品奶爸》《生肖守护神》《魔兽领主》

幻兽类： 《幻神》《驭兽斋》《兽王》《天魔神谭》《幻兽编年史》《幻兽物语》《幻兽少年》《幻兽之旅》《网游之幻兽》《幻兽亲王》《幻兽与小神》《浴血神族》《幻兽创世神》《幻兽召唤师年代记》《幻兽之王》《神与幻兽》《魔武幻兽师》《小猫幻兽》《之旅幻兽小子》《天才幻兽师》《幻兽小不点》《消失的幻兽》《幻兽修真》《幻兽一生》《幻兽师的故事》《幻兽奇缘》《宠星闪烁》

鸿蒙系统的智慧推荐怎么设置？

鸿蒙系统设置智慧推荐只需要按照这四个步骤操作即可，以下是具体的操作内容：

1.打开手机上的【设置】，进入到首页界面。

2.向上滑动首页界面至底端，点击界面中的【智慧助手】。

3.进入到智慧助手界面后，点击界面中的【智慧建议】。

4.在智慧建议界面点击【智慧推荐】即可开始设置。

鸿蒙桌面智慧推荐怎么添加？

首先打开设置,点击智慧助手,然后点击智慧推荐,这里就可以设置了。

近期高频使用应用显示。当你使用过某个应用，中途返回到桌面的时候，过一会儿这里就会显示你最近使用的这个应用，方便你下次打开，所以机友们可以试着把它放到主页，起到一个快捷方式的作用。

希望以上的方法，对广大的手机用户有所帮助。

1、打开华为手机，点击手机桌面上的设置选项。

2、在设置界面中，找到并点击应用选项。

3、进入到应用界面之后，找到应用助手选项，点击打开。

4、最后只需要点击【+】图标，就可以添加应用到应用助手了

互联网公司中，推荐系统都是怎么开发的？

可以用Mahout来实现推荐。

Mathout是Apache的一个开源项目，提供了一些可扩展的机器学习经典算法的实现。

只需要使用M***en引入依赖就可以直接使用推荐算法。

这里是使用实例代码地址：

用到的数据下载链接：

运行的其中一个截图：

没有真正的做过推荐系统，大部分的知识都是学习过、了解过，所以一些内容认识的比较浅显，很多算法在我看来，都比较高深。下面我就把自己有限的知识分享一下：

• 在N多年前，用户进入一个购物网站的时候，看到的商品都是一样的，而现在每个用户进入首页的时候，看见的商品列表可能是不相同的；
  

• 在N多年前，用户进入一个新闻网站的首页，看到的新闻都是一样的，而现在，每个用户进入今日头条的时候，看到的新闻(文章)是不相同的；这些都要归功于推荐系统。

推荐系的分类

• 热门推荐：相当于一个排行榜功能，销售排行、好评排行、阅读排行等等；
  

• 相关推荐：用户买了一个商品，系统会告诉你类似的商品；用户阅读了一条新闻，这时候系统提示与此相关的内容。
  

• 个性化推荐：根据用户的历史行为，推荐给用户想要的内容;和相关推荐不同，相关推荐的前提是，要现有一个内容。前两种推荐都比较容易实现，这里主要说一说个性化推荐（直说整体的架构，至于一些细节，比如推荐算法，我也凉凉）。

个性化推荐系统的组成

• 日志系统：不要想象成应用日志、Log，这里的日志系统可以看做对用户信息和用户行为的搜集，这是个性化推荐系统的基础数据。

• 推荐算法：个性化推荐算法的核心，根据数据，分析得到推荐的结果。
  

• 推送服务：得到推荐的结果之后，作用于用户；如在什么场景、时机下推荐。

推荐算法的基本流程

• A：从数据库中拿到用户行为和属性等数据，通过分析不同行为，生成当前用户的特征向量；比如用户特征属性（如性别）、用户关系属性（如好友关系）、用户偏好属性（如喜欢看足球）；每个行业关注的用户特征是不相同的；
• B：不同的物品，也有不同的特征属性，比如对于***来说，包含地区、导演、演员、类型等；这个模块要做的事情就是连接用户和内容；比如用户喜欢某些特征的内容；利用用户喜欢的内容，寻找与这些内容相似的内容；根据用户特征寻找相似的用户，然后看这些用户喜欢的内容等等；
• C：对初始的推荐列表进行过滤，排名等处理，生成最终的推荐结果。

• 举个比较好理解的例子，你平时使用今日头条，看了那些文章、每篇的停留时间、阅读进度、是否回复和点赞，然后推断出你的阅读偏好，进而给你推荐你感兴趣的新闻（当然头条的算法应该更复杂）。
  

• 再举个比较出名的例子，就是【啤酒与尿布】的案例，大概意思是年轻的父亲去超市买尿布，父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，所以超市尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，结果提升商品销售收入；推荐算法也会挖掘出来事物之间隐藏的关系。
  

我将持续分享J***a开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。