1樓：遇見更好的自己
問題應該是，如何把演算法進行編碼吧！
第一，檢視你說的演算法在python中被打包模組，如果有直接研究這個模組，並且呼叫即可。
第二，如果沒有，那就要自己寫，可以參考網上寫的，如果沒有，研究演算法框架，和資料流。根據資料流自己寫乙個。
本質就是協同過濾演算法，網上有原始碼應該
2樓：
最簡單的，比如點菜。
點了乙個菜:
1.其他人點過，推薦他點過的使用者點的其他的菜。（之後可以根據菜的點率進行排序評分等等）
2.其他人沒點過，隨機推薦吧....
3樓：
最簡單的話，可以計算菜品之間同時出現的頻率，推薦共現頻率高的。比如，菜品A，B，C總是在選單中同時出現。那食客點A時， 就推薦B，C。
如果還沒開始點，那就推薦熱門的菜品。
4樓：
簡單做的話，就是打標籤。即是給資源（使用者能購買或瀏覽的）打上相對應的標籤，蒐集其瀏覽記錄和購買記錄給使用者本身打標籤，計算使用者的標籤和互動資源標籤的相符合程度給使用者做推薦。後面可以擴充套件，譬如說同樣行為模式的A和B使用者推薦其兩者的差集推斷其潛在興趣，還有使用者自身行業年齡之類屬性之類....
資料的話，入門可以看《推薦系統實戰》
如何實現乙個簡單的家庭雲儲存（NAS）系統？
貝銳蒲公英異地組網 很多人都提到用黑群暉之類的方案自建NAS，實際上利用路由器USB介面外接硬碟也可以輕鬆滿足題主的需求，但是一般來說遠端訪問，外出隨時訪問資料會有些麻煩。儘管遠端訪問路由器硬碟的方法可以找到很多，但大多都需要公網IP，同時操作過程也非常複雜。要知道，如今不少網路運營商並不會主動分配...
推薦系統（推薦模型或者工程實現）裡有哪些簡單有趣的想法呢？
涼爽的安迪 我先來拋磚引玉一下 NLP和推薦的場景天然就比較像，有很多NLP的演算法，非常自然 直接地在推薦裡進行了應用，比如 借鑑了NLP裡的Word2Vec 的Item2Vec 借鑑了Multi head Attention 的AutoInt 以及GRU4Rec Bert4Rec等。從對推薦業務...
如何實現乙個簡單的服務發現框架？
任弘迪 zk的ephemeral node,consul的service,etcd的session都行呀。服務端啟動時候註冊，客戶端監聽變更。 zookeeper是乙個強一致 不嚴格 的分布式資料庫，由多個節點共同組成乙個分布式集群，掛掉任意乙個節點，資料庫仍然可以正常工作，客戶端無感知故障切換。客...