基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
2024/7/24 17:27:45
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关于协同过滤，FM的各种算法详细介绍。
协同过滤，简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。
协同过滤，简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。
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该资源是基于物品的协同过滤算法，使用的是spark2.x环境，需要自己配置好环境，数据需要自己找，根据代码中的sql语句创建字段即可。
环境配置好可以直接运行
环境配置好可以直接运行
2024/6/8 7:51:25
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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