描述优酷土豆个性化推荐算法

高校图书馆个性化图书推荐系统，涉及算法，协同过滤推荐，基于用户的隐式推荐和显示推荐，同时该系统包括前台后台。
借书，还书，查询书籍等都是可以的。
是本科毕业设计

1.大数据和广告关系A类问题：随着数据采样率下降，解决问题的收益会快速下降，这是典型的大数据问题。
如个性化推荐（personalizedrecommendation）和计算广告(computationaladvertising)。
B类问题：随着数据采样率上升，解决问题的收益有所提高，达到一定规模，收益趋于稳定。
如文本主题模型（topicmodel）。
C类问题：随着数据采样率下降，解决问题收益并没有明显下降。
如统计报表等。
2.广告定义和目的一切付费的信息、产品或服务的传播渠道，都是广告。
出资人、媒体和受众这三者利益博弈关系是广告活动永远的主线，广告的根本目的是广告主通过媒体达到低成本的用户接触。
可以用投入产出比（ReturnOnInvestment,ROI）来评价。
3.在线广告创意类型横幅广告（bannerad）：嵌入在页面中相对固定位置的版面。
文字链广告（textualad）：一段链接到广告主落地页文字，在搜索广告（百度）和展示广告广泛采用。
富媒体广告（richmediaad）：利用视觉冲击较强的表现形式（弹窗、对联、开屏等），在不占用固定版面位置情况下，向用户侵入式投送广告素材。
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大数据在网易内部的应用丰富多彩，在《让机器读懂用户–大数据中的用户画像》一文中，网易工程师对用户画像进行了较为系统的介绍，并提到用户画像的一个重要作用在于个性化推荐。
但企业怎样才能正确认识和利用推荐系统来拓展业务？本文对推荐的本质和实现思路进行了深入的探讨，并介绍了网易严选的推荐系统实践，让您充分领略个性化推荐的魅力。
有资料称亚马逊的推荐系统带来的GMV占其全站总量的20%-30%。
这个数据会让人直觉地认为，电商网站只要一上好的推荐系统，就会带来相当高的GMV提升。
甚至有产品会问：我们的推荐系统GMV占全站多少？为什么亚马逊能做到30%而我们做不到？想象一下，亚马逊把推荐系统的位置全换成游戏广

是在协同过滤算法上的一个改进，从而设计出的一个个性化推荐算法

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，次要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。
本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。
参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

1、重点：主要是推荐功能，实现个性化推荐，用一种推荐算法（协同过滤算法、基于内容等）一定要有原理，在新闻栏新增一栏为推荐，然后能根据用户的喜好给用户推荐一些用户可能感兴味的新闻。
多考虑一些参数实现多样化推荐。
这是重点，希望给的时候有原理资料。
2、其他功能已经基本实现，保持原有的功能都要有，可以优化。
3、能否加个登录注册。
通过在android移动设备安装手机应用。
具备以下几个功能：（1）首页中，可以查看各类新闻（每日头条、社会、国内、国外、娱乐），图文展现更好的视觉效果。
（2）趣图功能，每日推荐一些有趣的图片，（3）视频，可以播放一些小视频来观看。
（4）个人中心，在这个模块用户可以实现个人登录，收藏新闻等功能

序一IX序二X双11大事年表XII引言XIII第1章阿里技术架构演进1双11是阿里技术发展的强大驱动力，双11业务的快速发展造就了阿里具备高度水平伸缩能力、低成本的电商架构体系。
这个架构体系是如何一步一步形成的呢？在形成过程中阿里遇到了哪些问题，做了哪些尝试，最终用什么样的思路、方法和技术解决了问题？1.1五彩石，电商架构新起点31.2异地多活，解除单地域部署限制的新型双11扩容方式91.3混合云，利用阿里云弹性大幅降低双11成本171.4OceanBase，云时代的关系数据库231.5手机淘宝，移动互联网电商新时代301.6蚂蚁技术架构演进36第2章稳定，双11的生命线43双11最大的困难在于零点峰值的稳定性保障。
面对这种世界级的场景、独一无二的挑战，阿里建设了大量高可用技术产品，形成了全链路一体化的解决方案，用愈加逼真和自动化的方式，去评估、优化和保护整个技术链条，最大化地为用户提供稳定可靠的服务。
2.1容量规划，资源分配的指南针452.2全链路压测，大促备战的核武器512.3全链路功能，提前开始的狂欢盛宴582.4自动化备战，喝着咖啡搞大促652.5实时业务审计，从系统可用到业务正确702.6故障演练，系统健壮性的探测仪752.7系统自我保护，稳定性的最后一道屏障82第3章技术拓展商业边界89双11业务驱动技术发展的同时，技术的创新与发展也不断推动着商业模式的升级与变革，实践着技术拓展商业的边界。
3.1招商报名，活动基础设施建设913.2会场，小二与商家共同打造的购物清单993.3搜索，大促场景下智能化演进之路1073.4个性化推荐，大数据和智能时代的新航路1143.5供应链，从飞速增长到精耕细作1203.6蚂蚁花呗，无忧支付的完美体验127第4章移动端的技术创新之路133从2010年开始，国内爆发了从PC向移动端技术和业务的持续迁移，移动深刻地改变着人们的衣食住行和人际交往。
阿里的双11始于2009年，正好经历了移动互联网崛起的全程，双11在移动端的主要创新有哪些呢？4.1Weex，让双11更流畅1354.2互动，让购物变成狂欢1434.3VR&AR;，移动端创新体验1534.4奥创&TMF;，让双11多端业务腾飞163第5章繁荣生态，赋能商家171双11从阿里内部员工的一个点子到全球购物狂欢节，其背后支撑是服务、物流、大数据、云计算、金融服务等，是商家自身业务结构的调整、消费者消费习惯的转变、第三方开发者的大量入驻，以及整个生态的变迁。
5.1聚石塔，开放的电商云工作台1735.2菜鸟电子面单，大数据改变物流1795.3生意参谋，数据赋能商家的“黑科技”1845.4阿里小蜜，用智能重新定义服务1915.5阿里中间件，让传统企业插上互联网的翅膀1985.6蚂蚁金服，金融机构间协同运维的探索和实践205展望213索引216

BAT大牛亲授--个性化推荐算法实战：基于二分图的个性化推荐召回算法personalrank（MovieLens数据集电影推荐），所有代码和数据集

如今大数据在各行业的应用越来越广泛：运营基于数据关注运营效果，产品基于数据分析关注转化率情况，开发基于数据衡量系统优化效果等。
美图公司有美拍、美图秀秀、美颜相机等十几个app，每个app都会基于数据做个性化推荐、搜索、报表分析、反作弊、广告等，整体对数据的业务需求比较多、应用也比较广泛。
因而美图数据技术团队的业务背景主要体现在：业务线多以及应用比较广泛。
这也是促使我们搭建数据平台的一个最主要的原因，由业务驱动。
举几个美图的数据应用案例。
如图1所示，左起第一张是美图自研的数据可视化平台DataFace，支持业务方自由拖拽生成可视化报表，便于高效的做数据报表以及后续的分析；
第二张是美拍APP的首页

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。