AI推荐系统

时尚圈的 AI 玩法你了解多少？最近翻到一个蛮有意思的资源，围绕着京东用大数据+AI 搞时尚搭配的案例展开，说白了就是拿着一堆用户穿搭行为、SKU 图片、打标签的数据，做了个智能推荐系统。你点个 T 恤，它能顺手帮你搭好裤子、鞋子，省心多了。用户画像的结合也挺妙，比如你平常偏爱黑白风，它就不大给你推爆款花衬衫，推荐还挺“懂你”的。个性化推荐现在几乎成了 AI 应用的标配了，尤其在电商这块，谁数据多谁就能玩得转。 关键点定位这种计算机视觉的小技能，也在里面用到了，比如识别衣服领口、袖子的位置，用来优化搜索匹配。这部分用得好，用户搜“宽松牛仔裤”，不会跳出一堆紧身款，体验提升不止一点点。 而且他们

《实用推荐系统》经过亲测，在2019年仍能正常使用。

在线推荐系统帮助用户找到电影、工作、餐馆，甚至是浪漫伴侣！结合统计数据、人口统计学和查询术语的艺术，可以实现让用户满意的结果。学习如何正确构建推荐系统：这可能是您应用程序的成败之关！

《基于Spark和Scala的POI推荐系统详解》 POI（Point of Interest）推荐系统是应用广泛的一种服务，常用于导航、旅游和餐饮等领域，根据用户的兴趣点进行个性化推荐。本项目“POIRecommendSystem”参考了尚硅谷电影推荐系统的设计，采用了Spark和Scala技术，详细探讨了如何构建一个高效的POI推荐系统，帮助用户发现符合其兴趣的地点。系统包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、推荐生成和系统评估等关键组件。协同过滤算法如SVD和ALS被广泛应用于该系统，通过分析用户行为数据，实现了精准的个性化推荐。

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。

传统的考试系统功能单一，且未有效利用大量考试数据。因此，介绍了引入人工智能技术后的新型考试系统设计。该系统利用最先进的神经网络算法进行深度学习和自我进化，采用遗传算法实现智能组卷功能，并通过海量数据挖掘学生薄弱知识点，精准定位学生需提高的学习方面。教师可以根据数据挖掘结果优化教学策略，个性化教学，提高学习效率和成绩。整体框架采用SSH完成系统的自动组卷、自动阅卷和试卷难度分析。

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

本书专精于推荐系统中的信任网络算法，这类算法在推荐系统领域中属于较为冷门的方向。

这门《AI 商业掘金实战课》课程，真的是针对零基础和已有 AI 经验但想提升质量的人设计的。课程从最基础的ChatGPT使用方法讲起，一直到如何提高提示词的质量、应用在创业、工作、学习、生活等各个场景，步骤清晰。像是角色扮演法、反向提问法这些技巧，都能你快速提高 AI 的回复质量，简直是 AI 学习的进阶秘籍。而且就算你之前没接触过，也能通过这门课程轻松上手，理解起来蛮直观的哦。课程内容丰富，各个方向的操作技巧都有，实用性强。如果你想把 AI 应用到实际工作或创收中，这个课程真心值得一试。

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。