推荐系统规则流程图

save

⑤修正用户兴趣标签API

推荐系统服务端支撑运作流程图

⑥获取推荐信息API

②分词词频，权重词

①爬虫

④数据库

①爬虫，不对任何操作产生依赖性，按照制定的规则期自动爬去数据；②对爬虫回来的数据进行分词，通过分词及词频计算分词权重(TH-IDF);③ 1.爬虫回来的数据经过分词词频，权重词处理后，触发相似度计算；将新数据源推荐给用户； 2.当用户的行为导致修正兴趣标签，触发相对自己的兴趣标签进行新数据推荐(相似度计算);④ 1.数据源按照分词和词频、权重词、url进行对数据源的保存； 2.每次预计算完成后，将计算结果按照 用户对数据 这样的形似进行关联；⑤修正用户兴趣标签接口的同时，针对当前用户重新按照新标签进行异步计算分配推荐信息；⑥获取推荐信息，查询关联表获取系统为用户预先分配好的推荐信息；

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③计算相似度