唯一不可文章音乐平台
案例介绍
网站支持用户，听音乐，看文章，就看图片等功能，根据用户喜好，智能推荐，用户感兴趣的音乐文章等。
前后台，数据源分离，搜索使用的es搜索引擎，推荐的文章，音乐图片等，从缓存中获取。提高访问效率，增加网站安全性
个人网站,全部负责,前后端及测试工作.
推荐逻辑如下:
物品召回阶段：
基于内容召回：
对商品数据进行，分词、打分、倒排、排序，获取倒排文档
维护倒排文档矩阵，将数据放入缓存数据库redis中
针对用户的行为，搜索记录等，将单词对应的文档数据召回给模型训
练使用
基于协同召回：
根据用户行为数据 即，user、item、score 数据，对数据进行（1）归
一化
（2）两两取pair对
（3）对所有pair对的分数，进行求和
最后获取物品相似度矩阵，或者用户相似度矩阵，将数据放入缓存数
据库redis中。
使用物品相似度矩阵推荐逻辑：用户喜欢键盘，推荐给用户鼠标
使用用户相似度矩阵推荐逻辑：文艺青年A喜欢歌曲a，将该歌曲a推
荐给文艺青年B。
唯一不可文章音乐平台
案例介绍
网站介绍
网站支持用户，听音乐，看文章，就看图片等功能，根据用户喜好，智能推荐，用户感兴趣的音乐文章等。
前后台，数据源分离，搜索使用的es搜索引擎，推荐的文章，音乐图片等，从缓存中获取。提高访问效率，增加网站安全性
个人网站,全部负责,前后端及测试工作.
推荐逻辑如下:
物品召回阶段：
基于内容召回：
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维护倒排文档矩阵，将数据放入缓存数据库redis中
针对用户的行为，搜索记录等，将单词对应的文档数据召回给模型训
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一化
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使用用户相似度矩阵推荐逻辑：文艺青年A喜欢歌曲a，将该歌曲a推
荐给文艺青年B。
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