知识付费小程序制作平台有哪些，自助式搭建
知识付费小程序自助搭建，付费音频、付费视频、付费图文 支持手机H5、PC、小程序观看,满足随时随地、自主学习的需求。
推荐系统
中山大学操晓春：算法塑造偏好，推荐系统已深刻改变信息分发
算法为各行各业带来了无限可能，然而我们也时常被“困”：“信息茧房”困住了屏幕前的人，“大数据杀熟”困住了钱包，送餐系统困住了骑手，AIGC（生成式人工智能）又带来了新“困境”。
华为诺亚解析：推荐系统的技术演进及大模型应用实践
实际上，我们每个人每天都在与众多推荐系统进行交互。例如，购买衣物、阅读新闻或聆听音乐时，我们打开的每一个应用程序或网页，其展示的内容即为推荐系统所呈现。由于每个人的需求和偏好各不相同，这正是个性化推荐算法的体现。
本地生活运营全攻略，从入驻到变现！
抖音本地生活服务结合短视频和直播，通过流量分发和智能推荐系统，精准匹配用户需求与商家服务，注重内容生态构建，形成竞争优势。
从0-1，从入驻到运营到变现讲清楚本地生活运营策略
在数字化时代，抖音已成为连接本地生活服务与用户的桥梁。这篇文章深入探讨了抖音本地生活服务的运营策略，从商家入驻到内容营销，再到流量分配和变现模式，提供了全面的操作指南。
2024年微信视频号用户画像与偏好分析：
iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，本次调研的视频号用户中，女性用户占比为60.7%，男性用户占比为39.3%。用户年龄多分布在26-40岁之间，占比为80.8%。艾媒咨询分析师认为，视频号拥有一批成熟、有消费能力且数字素养较高的用户群体，对
陆天然：大数据，别让算法成算计
善思录：（陆天然/文）在这个信息爆炸的时代，大数据和人工智能算法已成为我们生活中不可或缺的一部分。它们如同双刃剑，既带来了前所未有的便捷，也潜藏着巨大的风险。现实世界中，却有很多人打着“技术没有价值观”的名义，利用“技术”去肆意作恶，那么这些人便堪称罪恶。在当
传智黑马新项目“小兔智购用户画像及推荐系统”正式发布！
在国家数字化转型及AI大模型应用的推动下，数字化人才成为市场紧缺资源。传智教育黑马程序员作为IT教育行业领导者，积极响应国家战略，致力于培养高素质数字化人才，以满足国家与企业的发展需求。当前，企业对用户画像与推荐系统的需求日益旺盛。用户画像可以帮助企业精准定位
知识付费小程序搭建流程，pc+H5+小程序
我是【码云数智】平台的黄导，今天分享：知识付费小程序搭建流程，pc+H5+小程序
京东零售推荐系统可解释能力详解
排序可解释：即解释推荐系统的排序结果。推荐系统一般会包括召回、排序、策略等主要节点，排序可解释会详细记录物料从召回到过滤、排序、策略等各个阶段的流转，这些数据将作为可解释的基石。模型可解释：即解释推荐系统的模型结果。目前大多数推荐系统的模型都是黑盒模型，但已有
数学建模在实际中有什么应用，对工作有帮助吗
数学建模作为一种综合运用数学、计算机科学和领域知识来解决实际问题的方法，在各个领域都有着广泛的应用。它不仅推动了科学技术的发展和社会经济的进步，还促进了人才培养和学科交叉融合。在实际应用中，数学建模展现出了强大的生命力和广泛的应用前景，对工作有着不可忽视的帮助
基于微信小程序的大学城就餐推荐系统设计与实现-计算机毕业设计
知识改变命运，科技的发展造就小程序在美食推荐的管理工作中也占有重要份额。美食推荐的管理工作也向着信息化管理进军。由于内部每个工作部门之间的责任问题使美食推荐的工作信息分散，不好统计，实现不了信息共享等问题，迫切的需要科技和小程序技术的加入。
头条发文章时要不要标记位置？标记与不标记之间有什么区别？
今日头条是我们常用的资讯平台，发布作品有多种载体，文章便是其中之一。我认为文章的单价是最高的，而且相对来说写文章的竞争没那么激烈，写的人不是很多。
计算机毕业设计Python深度学习游戏推荐系统 Django PySpark
随着互联网技术的飞速发展和移动设备的普及，游戏产业迎来了前所未有的繁荣。然而，面对海量的游戏资源，用户往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的游戏。这不仅影响了用户的游戏体验，也限制了游戏产业的进一步发展。因此，设计并实现一个高效、精准的游戏推荐系统显得尤为重要。
博发文化传播自主研发优质推荐系统解决用户流量问题
博发文化传播是企业品牌，广告发布平台商，聚合了优质媒体，为全国APP和广告主提供用户增长和变现解决方案，推动广告价值高效转化
用户行为洞察，让推荐算法精准到爆！
推荐算法”是目前比较火的个性化推荐，常用于互联网电子商务、社交媒体、在线视频和音乐服务等领域。这些算法通过分析用户的历史行为数据（如购买历史、浏览记录、评分和搜索习惯等），来预测用户可能感兴趣的产品或内容，并据此提供个性化推荐。
计算机毕业设计Hadoop+Spark音乐推荐系统+预测+可视化 大数据
随着互联网和数字音乐的快速发展，音乐平台积累了大量的用户行为数据和音乐内容数据。这些数据中蕴含着丰富的用户偏好和音乐流行趋势信息，对于音乐平台来说，如何利用这些数据来优化推荐系统，提升用户体验，成为了亟待解决的问题。Hadoop和Spark作为大数据处理领域的