「java的个性化影片推荐」基于java的电影推荐系统
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java学习的，有视频网站有哪些？
Java直至现在依然是世界上最受欢迎的编程语言，市场占有率达20%。在现实世界中应用广泛，包括网站开发、企业应用开发、物联网开发、云开发等方面，Java培训推荐选择千锋教育，【感兴趣的话，点击此处免费学习一下】。
程序员最爱的学习网站有:
1、B站
小白入门级网站，目前算是比较火的综合型网站了，学生们、上班族都喜欢到B站上找自己需要的学习视频，种类多又划算.
2.OSchina开源中国
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java入门书籍推荐
一、Java编程入门类
对于没有Java编程经验的程序员要入门，随便读什么入门书籍都一样，这个阶段需要你快速的掌握Java基础语法和基本用法，宗旨就是“囫囵吞枣不求甚解”，先对Java熟悉起来再说。用很短的时间快速过一遍Java语法，连懵带猜多写写代码，要“知其然”。
1、《Java编程思想》
在有了一定的Java编程经验之后，你需要“知其所以然”了。这个时候《Java编程思想》是一本让你知其所以然的好书，它对于基本的面向对象知识有比较清楚的交待，对Java基本语法，基本类库有比较清楚的讲解，可以帮你打一个良好的Java编程基础。这本书的缺点是实在太厚，也比较罗嗦，不适合现代人快节奏学习，因此看这本书要懂得取舍，不是每章每节都值得一看的，挑重点的深入看就可以了。
2、《Agile Java》中文版
这本书是出版社送给我的，我一拿到就束之高阁，放在书柜一页都没有翻过，但是前两天整理书柜的时候，拿出来一翻，竟然发现这绝对是一本好书！这本书一大特点是以单元测试和TDD来贯穿全书的，在教你Java各种重要的基础知识的过程中，潜移默化的影响你的编程思维走向敏捷，走向TDD。另外这本书成书很新，以JDK5.0的语法为基础讲解，要学习JDK5.0的新语法也不错。还有这本书对于内容取舍也非常得当，Java语言毕竟类库庞大，可以讲的内容太多，这本书选择的内容以及内容的多寡都很得当，可以让你以最少的时间掌握Java最重要的知识，顺便培养出来优秀的编程思路，真是一本不可多得的好书。
虽然作者自己把这本书定位在入门级别，但我不确定这本书用来入门是不是稍微深了点，我自己也准备有空的时候翻翻这本书，学习学习。
二、Java编程进阶类
打下一个良好的Java基础，还需要更多的实践经验积累，我想没有什么捷径。有两本书值得你在编程生涯的这个阶段阅读，培养良好的编程习惯，提高你的代码质量。
1、《重构 改善既有代码的设计》
这本书名气很大，不用多介绍，可以在闲暇的时候多翻翻，多和自己的实践相互印证。这本书对你产生影响是潜移默化的。
2、《测试驱动开发 by Example》
本书最大特点是很薄，看起来没有什么负担。你可以找一个周末的下午，一边看，一边照做，一个下午就把书看完，这本书的所有例子跑完了。这本书的作用是通过实战让你培养TDD的思路。
三、Java架构师之路
到这个阶段，你应该已经非常娴熟的运用Java编程，而且有了一个良好的编程思路和习惯了，但是你可能还缺乏对应用软件整体架构的把握，现在就是你迈向架构师的第一步。
1、《Expert One-on-One J2EE Design and Development》
这本书是Rod Johnson的成名著作，非常经典，从这本书中的代码诞生了springframework。但是好像这本书没有中译本。
2、《Expert One-on-One J2EE Development without EJB》
这本书由gigix组织翻译，多位业界专家参与，虽然署名译者是JavaEye，其实JavaEye出力不多，实在是忝居译者之名。
以上两本书都是Rod Johnson的经典名著，Java架构师的必读书籍。在我所推荐的这些书籍当中，是我看过的最仔细，最认真的书，我当时读这本书几乎是废寝忘食的一气读完的，有小时候挑灯夜读金庸武侠小说的劲头，书中所讲内容和自己的经验知识一一印证，又被无比精辟的总结出来，读完这本书以后，我有种被打通经脉，功力爆增的感觉。
但是后来我看过一些其他人的评价，似乎阅读体验并没有我那么high，也许是因为每个人的知识积累和经验不同导致的。我那个时候刚好是经验知识积累已经足够丰富，但是还没有系统的整理成型，让这本书一梳理，立刻形成完整的知识体系了。
3、《企业应用架构模式》
Martin的又一本名著，但这本书我只是泛泛的看了一遍，并没有仔细看。这本书似乎更适合做框架的人去看，例如如果你打算自己写一个ORM的话，这本书是一定要看的。但是做应用的人，不看貌似也无所谓，但是如果有空，我还是推荐认真看看，会让你知道框架为什么要这样设计，这样你的层次可以晋升到框架设计者的角度去思考问题。Martin的书我向来都是推崇，但是从来都没有像Rod Johnson的书那样非常认真去看。
4、《敏捷软件开发 原则、模式与实践》
Uncle Bob的名著，敏捷的经典名著，这本书比较特别，与其说是讲软件开发过程的书，不如说讲软件架构的书，本书用了很大篇幅讲各种面向对象软件开发的各种模式，个人以为看了这本书，就不必看GoF的《设计模式》了。
四、软件开发过程
了解软件开发过程不单纯是提高程序员个人的良好编程习惯，也是增强团队协作的基础。
1、《UML精粹》
UML其实和软件开发过程没有什么必然联系，却是软件团队协作沟通，撰写软件文档需要的工具。但是UML真正实用的图不多，看看这本书已经足够了，完全没有必要去啃《UML用户指南》之类的东西。要提醒大家的是，这本书的中译本翻译的非常之烂，建议有条件的看英文原版。
2、《解析极限编程 拥抱变化》XP
这是Kent Beck名著的第二版，中英文对照。没什么好说的，必读书籍。
3、《统一软件开发过程》UP
其实UP和敏捷并不一定冲突，UP也非常强调迭代，测试，但是UP强调的文档和过程驱动却是敏捷所不取的。不管怎么说，UP值得你去读，毕竟在中国真正接受敏捷的企业很少，你还是需要用UP来武装一下自己的，哪怕是披着UP的XP。
4、《敏捷建模》AM
Scott Ambler的名著，这本书非常的progmatic，告诉你怎么既敏捷又UP，把敏捷和UP统一起来了，又提出了很多progmatic的建议和做法。你可以把《解析极限编程 拥抱变化》、《统一软件开发过程》和《敏捷建模》这三本书放在一起读，看XP和UP的不同点，再看AM是怎么统一XP和UP的，把这三种理论融为一炉，形成自己的理论体系，那么你也可以去写书了。
五、软件项目管理
如果你突然被领导提拔为项目经理，而你完全没有项目管理经验，你肯定会心里没底；如果你觉得自己管理项目不善，很想改善你的项目管理能力，那么去考PMP肯定是远水不解近渴的。
1、《快速软件开发》
这也是一本名著。可以这样说，有本书在手，你就有了一个项目管理的高级参谋给你出谋划策，再也不必担心自己不能胜任的问题了。这本书不是讲管理的理论的，在实际的项目管理中，讲这些理论是不解决问题的，这本书有点类似于“软件项目点子大全”之类的东西，列举了种种软件项目当中面临的各种问题，以及应该如何解决问题的点子，你只需要稍加变通，找方抓药就行了。
六、总结
在这份推荐阅读书籍的名单中，我没有列举流行的软件框架类学习书籍，例如Struts，Hibernate，Spring之类，也没有列举AJAX方面的书籍。是因为这类书籍容易过时，而上述的大半书籍的生命周期都足够长，值得你去购买和收藏
有哪些关于java的电影有哪些
关于JAVA的电影一共有四部，是JAVA ZONE出品的。你可以百度一下，想飞社区。在资讯-行业漫志 分类下面，有这四部电影。
Java 入门有什么好书推荐
一、基础类
1、《Thinking in java》，入门第一位是建立正确的概念。
2、《Core Java》，我没系统读过，这本书更贴近实践，更多API的介绍，同样，更新也更频繁。
二、进阶类
1、《Effective Java》，在熟悉语法、API之后，你需要知道最佳实践和陷阱，没有比这本更好的。
2、《Java Puzzlers》，通过谜题介绍一些你可能没有注意到的边角料，作为趣味读物也不错
3、《深入Java虚拟机》，翻译一般，但不可不读，最好结合最新的JVM规范来读。
三、特定领域
1、网络编程：
（1） O’Reilly的《Java nio》，很多人都推荐，我个人觉的一般，基本上只是个API更详细的说明文档,O’reilly的java系列很多都是这样。
（2）推荐这本《Fundamental networking in java》，由浅入深教你怎么做java网络编程，并且介绍很多背景知识，甚至介绍了各种最佳实践、网络编程模型以及Java socket在不同平台之间的差异等等。
2、并发编程：
（1）《Java Concurrency in Practic》，并发领域必读经典。
（2）《Java并发编程：设计原则与模式》，同样是Doug lea的作品。
（3) 《java threads》，入门读物。
3、、模式与设计
1、《设计模式》，GOF的经典。
2、《设计模式精解》，应该有最新版，个人认为更适合入门。
3、《Head first设计模式》，更轻松的入门读物。
4、《企业应用架构模式》
5、《分析模式——可复用对象模型》
6、《面向模式的软件体系结构》，国内貌似翻译了3卷，绝对经典，可惜翻译较差。
7、《重构——改善既有代码设计》,想写好代码必读。
8、《重构与模式》
4、方法论
1、《敏捷软件开发》
2、《测试驱动开发》，你不一定要TDD，但是你一定要学会做单元测试。
3、《Agile Java》，也可以作为java入门读物。
4、《快速软件开发》
5、《面向对象分析与设计》，OO设计必读。
6、《Unix编程艺术》，打开你的眼界。
5、Java之外
1、《unix网络编程》，学习网络编程必读书。
2、《C++网络编程》上下两卷，介绍ACE的，但是其中对各种模式运用的介绍非常值的一读。
3、《Joel说软件》，编程文化
4、《人月神话》、《人件》
5、《卓有成效的程序员》，给我很大启发的一本书。
6、《程序员修炼之道》
7、《计算机程序的构造与解释》，必读
8、《算法导论》，可以作为参考书
9、《深入理解计算机系统》
10、《编译原理》龙书，最新版用java解释。
如何用java实现用户个性化推荐
好像要用到一些算法 比如a最近浏览到1,2,3,这几个商品 b登录时浏览了1这个商品 那么系统就要给他推荐 2,3这个商品。
个性化推荐算法
随着算法的普及，大量的产品有了个性化推荐的功能，这也成为内容类产品的标配。个性化定制化逐渐成为了互联网思维的新补充，被提升到了越来越重要的地位。算法推荐经过了很长一段时间的发展，才逐渐达到能给用户惊喜的阶段。比如在电商领域，推荐算法可以挖掘用户潜在购买需求，缩短用户选取商品的时间，提升用户的购物体验；在新闻或段视频领域，推荐算法可以推送用户喜欢的内容，提高用户的阅读效率，减少用户选择内容的时间，也增加了用户在产品上的停留时长。
算法应用阶段
内容类产品发展初期，推荐算法一般为“热度算法”，就是系统把热点内容优先推荐送给用户，完成热点内容的高阅读率。在积累了一定的用户数据后，会发现用户阅读内容过于集中于热点信息，长尾信息中的优质资源往往被忽略，造成资源浪费。“千人一面”的状况已不是一个优质的解决方案，所以算法逐渐演变为“个性化推荐”，也就是协同过滤的方法论支撑下的一种算法。协同过滤能很好的根据用户的喜好，推荐匹配的内容，减少资源浪费，增加用户使用的友好体验。真正做到“千人千面”。
推荐算法的信息来源
第三方数据
一个新系统在初期没有数据积累的情况下，可与第三方合作，互授部分信息共享。比如，很多系统支持微信登陆，这时候可以获取客户的微信信息，生活地点，部分生活习惯等。同时会获取用户的社交信息，共同好友越多表明圈子越相似，可以推荐更多相似的内容。
用户行为数据
记录用户在系统内的使用习惯，可以准确的描述单个用户的行为特征，爱好特征等有效的信息，系统根据提取出的分析结果，将内容与之匹配，完成更精准的推荐。如，某用户经常浏览体育信息，系统将对应推荐更多体育相关的咨询，省去用户搜索筛选的时间。
基于生活习惯
基于生活习惯，生活常识的推荐，往往也可以作为内置的一个信息来源途径。比如，外卖的app推荐用户的餐厅，一般默认是位置优先，就近推荐，如果是快中午的时间段使用，系统默认推荐午餐，其次是晚餐。靠生活常识作出的系统算法，可以更符合人类的习惯，给用户更好的体验。
热度算法
热度算法简单的说就是把最核心的内容优先推荐，用新闻举例，每一条新闻都具有实效性，随着时间的推移，该条新闻的关注度降低，关注点被新的热点新闻取代。量化以上的过程，把各个影响因素设定为变量，会得出以下的公式：
新闻热度=初始热度分+用户交互热度分-衰减热度分
初始热度分为新闻产生时，系统对新闻主体的预判热度值。预判的分值一般为以下两种模式，一种情况，按照新闻类别的不同，娱乐新闻大于财经新闻，大于国际新闻，大于文化新闻等等系统的预设，依次给出不同的初始热度分；另一种情况，系统预置热词词库，用新闻的关键词和词库的去匹配，匹配度高的，初始热度分高。
用户的交互热度分也是一个变量，先要明确用的哪些行为会影响新闻热度，然后对这些行为量化，加权或打分等方式。例如，网易云音乐，用户的听歌，重复循环，收藏，评论，分享等行为，系统为每一种行为打分，求和后得出用户交互的热度分：
用户交互热度分=听歌X10+循环X5+收藏X10+评论X5+分享X3
此公式还可以继续细化，每一种操作的分值也可以作为变量，在产品前期时，传播产品为主要任务，所以分享的加权要大一些，随着网易云的发展，社区的概念逐渐强化，评论区互动的加权会加大，所以评论的分值会增加，系统随时调整分数加权，得出更准确的用户交互的影响值。
衰减热度分是一个随时间变化而变化的数值，往往是一个函数的表达。用新闻举例，新闻的热度会随着时间的推移而衰减，并且趋势是越来越快，人们在接受新的热点后，迅速忘记“旧闻”，直至热度趋近于零。根据理论数据，构建函数，准确的表达衰减分值。
还有很多其他的影响因素，比如传播次数，传播层数，停留时长等等，都会影响热度值，要想更精准的表达，就需要把涉及到的因素都作为变量，不断完善算法，才能更精准的完成推荐。
个性化推荐算法
随着用户量的增加，产品日活的增加，用户也不能仅限于千人一面热点阅读的模式中，个性化推荐在此时显得尤为重要。个性化推荐有两种常见的解决方案，一种是基于内容的推荐算法，推荐内容往往是根据用户的使用习惯得来，较为精准；另一种是基于用户的协同推荐算法，系统会根据以往使用内容，为用户建模，然后根据群体中个体的使用习惯，推荐更多超预期的内容，达到预测推荐的效果。
基于内容的推荐算法-预期内
基于内容的推荐算法，靠收集用户的使用习惯，进而推荐相关的内容。系统使用分词库匹配、关键词匹配等等方式，达到内容的匹配，做到内容的精确划分。比如，用户浏览了某部科幻电影，系统就会按照该电影所对应的标签，如科幻，然后系统推荐相同标签的影片给用户。
这样的推荐方案，确定性强，推荐的内容都是根据用户的历史来确定，不能挖掘用户的潜在需求。
基于用户的协同推荐-超预期
做到精准推荐后，系统会继续挖掘更潜在的推荐需求，给用户超预期的推荐体验。这就到了基于用户协同推荐的阶段。简单的说，这种算法是增加了用户建模的环节，将同标签的用户群分，对比群体中单个个体的特征，默认这种特征为这类人的潜在特征，再将此特征内容推荐给同标签的用户，达到超预期的推荐效果。
比如，某用户购买了一个苹果手机，系统会将此用户归类为果粉，系统识别出很多果粉除了买苹果的商品，还会购买小米作为备用机，这个特征会被系统识别为潜在需求，推荐给果粉，减少果粉选择备用机的时间。
这样的推荐算法，不仅能完成精准的推荐，还能给用户小惊喜，让系统“有温度”。但是这样的推荐方式，往往需要积累了大量用户资料为基础，才可以精确的完成。
关于java的个性化影片推荐和基于java的电影推荐系统的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
发布于：2022-12-05，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。