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  • 以下是常用禁止缓存的四种方法:  1、客户端缓存要在head中加入类似如下内容:  或  2、在服务器的动态网页中禁止缓存,要加入类似如下脚本:  3、设置有限时间的缓存:  建议:jsp cache最好做在...
      以下是常用禁止缓存的四种方法:
      1、客户端缓存要在head中加入类似如下内容:

      或

      2、在服务器的动态网页中禁止缓存,要加入类似如下脚本:

      3、设置有限时间的缓存:

      建议:jsp cache最好做在过滤器上,把需要缓冲的页面集中在同一个目录下,每次更改只须更改web.xml就可以完成缓冲设置,这样比较方便。
      4、最后如果以上方法都不行的话,就在你的正常的URL后面加上一个尾巴。
      在JS中就选择:

      在Java代码中就选择:

      这样的话,你的URL始终都在变化,自然浏览器就得老老实实的进行更新了,它也无缓冲可拿了。
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  • 过滤是数据提取的一个很重要的功能,以下对一些常用的过滤条件进行解释,并且这些过滤条件都是只能通过filter方法实现的。 equals not equals like in not in is null is not null and or # -*- encoding: utf-8 -*-...
  • 在推荐系统中常用的技术可大致分为四类:基于内容的过滤、协同过滤、基于规则的方法和混合方法。 一、基于内容过滤  基于内容过滤推荐系统思路如下:  (1)通过在抓取每个商品的一系列特征来构建商品档案;  ...

          在推荐系统中常用的技术可大致分为四类:基于内容的过滤、协同过滤、基于规则的方法和混合方法。


    一、基于内容过滤

            基于内容过滤推荐系统思路如下:

          (1)通过在抓取每个商品的一系列特征来构建商品档案;

          (2)通过用户购买的商品特征来构建基于内容的用户档案;

          (3)通过特定的相似度方程计算用户档案和商品档案的相似度;

          (4)推荐相似度最高的n个商品。所以,这种推荐基于与已购买商品的相似度来进行推荐。

            最初,这种系统用于文档推荐如网络新闻, 网页以及书籍。 用户档案和商品档案都以使用信息提取技术或信息过滤技术提取出的关键词集合来表示。鉴于两个档案都以权重向量的形式表示,则相似度分数则可以使用如余弦近似度方程或皮尔森相关系数等启发式方程来计算得到。其它的技术如分类模型,构建一个统计方法或者数据挖掘方法,来判断文档内容和用户是否相关。

            基于内容过滤局限:

         (1)不容易找到足够数量的特征来构建档案(特征缺少问题);

           (2) 推荐内容局限于目标用户已购买商品(超特化问题);

           (3) 还未有购买记录的新用户或偏好特殊的用户不能得到合适的推荐(新用户、特殊用户问题) 。

    二、协同过滤

              协同过滤推荐系统思路如下:

         (1)从每个用户对商品的评级信息中构建用户档案;

         (2)使用如余弦相似度、皮尔森相关系数或距离函数来识别和目标用户具有相似意向的用户,他们对商品有相似的评级;

         (3)对来自具有相似意向用户的偏好评级取均值、加权和或调整后的加权和,推荐n个商品。

           所以,这种方法基于用户之间的相似性来进行推荐。这种评级预测的方法称为基于记忆的方法。其它的评级预测方法为基于模型的方法,这种方法从大量的评级数据上建立概率模型和机器学习模型来预测商品的评级。基于协同过滤的推荐系统目前有很多优化改进,包括推荐新闻的Tapestry算法,网络新闻的GroupLens算法,针对音乐的Ringo算法。

            协同过滤推荐的局限如下:

         (1)对于还未给商品评级的用户无法进行商品推进(新用户问题);

         (2)对未被评过的商品进行推荐也有难度(新商品问题);

         (3)评级信息缺乏时推荐效果较差(稀疏问题)。

    三、基于规则的方法

              还有计算简单且流行的推荐方法为基于规则的方法。使用数据挖掘技术从大量的过往交易数据中获取规则。它可以是会同时被购买的商品之间的关联规则,也可以是按时间依次被购买商品的序列模型。基于规则的推荐方法的主要局限为难以为没有在关联规则或序列模型中出现的商品进行推荐。Aggarwal提出了一种针对目标市场的发现局部关联规则的技术。他们首先聚类分析了来自UCI机器学习数据中的蘑菇数据集和成人数据集两个购物篮数据,然后从每个类别中提取关联规则。Huang提出了一个序列模式推荐系统来预测超市中顾客随时间变换的购买行为。

    四、混合方法

            混合推荐系统目的在于减少乃至克服基于内容推荐、协同过滤和基于规则的推荐系统的局限。Fab系统联合了协同过滤和基于内容过滤技术来消除基于内容过滤技术中的特征缺乏和超特化问题以及协同过滤中的新商品问题。在这个系统中,基于内容的用户档案依旧用来寻找相似的用户来进行协同推荐,商品会在以下两个条件同时满足时推荐给用户:(1)被推荐商品在目标用户档案中有较高的分数;(2)被推荐商品在目标用户的相似用户中有较高的评级。Liu对购物篮数据使用二变量选择分析(购买/未购买)聚类并选出k个近邻,从k个近邻中的购买频次来获得商品(未被目标用户购买)得分的预测值。同时,根据新的隐式用户评级信息来从整个用户空间来选择近邻,并根据这些近邻的评级的调整加权和来给出商品(未被购买或已被购买)得分的预测值。另外,他们将整个时间划分为三段,并对每个时间段的交易数据进行聚类分析,然后得到由三个阶段顺序交易数据聚类得到的序列模式,由此得到整个时间段由一系列商品代表的序列模式。因此,这种方法比其它方法更优在于可以做更过的个性化推荐。

    五、总结

           在不同的推荐系统技术中,所需的信息类别也有所不同。基于内容过滤推荐系统使用商品的内容信息来构建用户档案并基于内容相似性来寻找目标用户可能购买商品的类似品。另一方面,协同过滤推荐系统使用用户的评级信息来代表用户对相应商品的偏好,并根据用户们在评级上的相似性来预测用户对某商品的评级。基于规则的方法使用用户的购买行为信息来获得有意义的关联规则和序列模式,并基于此进行推荐。

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  • 协同过滤是用来做推荐算法 1. 基于用户协同过滤(UserCF) 2. 基于物品协同过滤(ItemCF) 3. 四种求相似度的方法 4.基于物品协同过滤的计算步骤以及利用mahout调用协同过滤的方法

    协同过滤是用来做推荐的算法

    1. 基于用户的协同过滤(UserCF)

    (1) 收集用户资料
    (2) 最近邻搜索找到相似用户
    (3) 计算产生推荐结果

    基于用户的协同过滤

    2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)

    (1) 收集用户资料
    (2) 针对物品的最近邻搜索找到相似物品
    (3) 计算产生推荐结果

    基于物品的协同过滤

    3. 四种求相似度的方法

    不管是那种协同过滤,都需要找到相似的物品或用户,有以下4种求相似度的方法

    (1) 基于距离计算相似度(欧几里德距离)
    通过求高维空间中的点的距离来计算相似度

    (2) 基于相关系数计算相似度(皮尔逊相关系数)
    皮尔逊相关系数一般用于计算两个变量间联系的紧密程度,它的取值在[-1,+1]之间

    (3) 基于夹角余弦计算相似度(Cosine Similarity)
    一般用于计算文本之间的相似度

    (4) 基于Tanimoto谷本系数计算相似度,也成Jaccard系数,是Cosine相似度的扩展,也用于计算文档数据的相似度

    4. 基于物品的协同过滤的计算步骤

    (1) 建立物品的同现矩阵

    同现矩阵是体现商品相似度的一种方式

    求同现矩阵的方法

    (2) 建立用户对物品的评分矩阵

    用户评分矩阵

    这个评分矩阵中大部分数据为0,因为用户购买的物品是远远小于物品所有的种类的,这样的矩阵称为稀疏矩阵
    做推荐的本质就是:把用户的评分从稀疏矩阵变成稠密矩阵,也就是预测用户对没买过的物品的评分,然后取TopN后

    (3) 物品的同现矩阵与用户评分矩阵相乘

    比如,给用户3推荐物品:

    ItemCF算法

    协同过滤的mahout命令格式如下:

    MAHOUT_HOME/bin/mahout recommenditembased
    # 输入文件的位置                                                                         
    --input <input> 
    # 输出文件的位置
    --output <output> 
    # 给每个用户推荐物品的数量,如果可推荐的数量小于指定的数量,取可推荐的数量的最大值
    --numRecommendations <numRecommendations>   
    # 设置误差的阈值
    --threshold <threshold>                                                      
    # 选择计算相似度的方法:常用的有以下5种,协同过滤我们选择同现矩阵,可以缩写为-s
    --similarityClassname             
        SIMILARITY_COOCCURRENCE # 同现矩阵                                                
        SIMILARITY_TANIMOTO_COEFFICIEN # 谷本系数                                                                         
        SIMILARITY_COSINE # cos余弦夹角                                              
        SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION # 皮尔逊相关系数                                                

    使用mahout提交机器学习相关的内容,需有以下条件:
    (1) Hadoop集群(HDFS和YARN)正常启动
    (2) Mahout安装在Hadoop集群中的机器上

    提交命令:

    /opt/mahout-0.10.2/bin/mahout recommenditembased 
    -s SIMILARITY_COOCCURRENCE 
    --input /mahout/input/user.txt 
    --output /mahout/output/ 
    --numRecommendations 5

    注意:

    (1) 在Linux中,一条命令必须是一行,屏幕中显示不了会自动换行,我们这里为了方便阅读,进行了人为换行

    (2) - -input 和 - - output后接的路径都是HDFS的路径

    (3) user.txt的内容如下

    1,101,5.0
    1,102,3.0
    1,103,2.5
    2,101,2.0
    2,102,2.5
    2,103,5.0
    2,104,2.0
    3,101,2.5
    3,104,4.0
    3,105,4.5
    3,107,5.0
    4,101,5.0
    4,103,3.0
    4,104,4.5
    4,106,4.0
    5,101,4.0
    5,102,3.0
    5,103,2.0
    5,104,4.0
    5,105,3.5
    5,106,4.0

    (5) 如果报错内容中出现HDFS路径,比如
    Output directory temp/preparePreferenceMatrix/itemIDIndex already exists
    那么路径前没有加”/”的都是相对路径,temp/preparePreferenceMatrix/itemIDIndex 其实是 HDFS中的/user/当前登陆的用户名/temp/preparePreferenceMatrix/itemIDIndex,如果报以上错误,删除这个临时文件就可以,也有另外一种办法:提交命令时指定新的临时文件目录(仅适用于本次提交):/opt/mahout-0.10.2/bin/mahout recommenditembased - -tempDir

    执行结果:

    1   [105:3.875,104:3.7222223,106:3.6]
    2   [106:2.9285715,105:2.5833333,107:2.0]
    3   [106:3.5,102:3.3333333,103:3.3125]
    4   [107:4.75,105:4.3333335,102:4.111111]
    5   [107:3.8333333]
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  • 这里主要是通过修改application.yml配置文件配置来配置过滤器,其配置方法与predicate断言配置差不多,有兴趣小伙伴可以看看我另外一篇博文:SpringCloud微服务中gateway网关使用(三)——predicates...

    前言:

    filter过滤器是gateway网关的三大核心概念之一,最主要的功能就是对访问进行一个过滤功能,类似于serverlet中的过滤器,下面介绍一下框架中含有的过滤器配置以及如何自定义过滤器。

    一。框架中自带的过滤器配置

    这里主要是通过修改application.yml配置文件配置来配置过滤器,其配置方法与predicate断言的配置差不多,有兴趣的小伙伴可以看看我的另外一篇博文:SpringCloud微服务中gateway网关的使用(三)——predicates的九种常用配置方式

    平时我们最常用的是自定义过滤器,所以这里就不做详细描述,官方文档中有详细实现配置,有兴趣的小伙伴可以访问官网查看:gate官方API文档

    1.GatewayFilter Factories

    在这里插入图片描述

    2.Global Filters

    在这里插入图片描述

    二。自定义过滤器

    自定义过滤器的实现方式最主要是实现GlobalFilterOrdered这两个接口,其中GlobalFilter接口用来编写过滤逻辑,Ordered用来过滤器加载的顺序,值越小,代表其优先级别越高

    具体实现过程如下:

    1.编写全局过滤器实现类MyLogGatewayFilter :

    /**
     * 全局自定义过滤器
     *
     * @author zks
     * @version 1.0
     * @create 2020/11/02
     */
    @Component
    public class MyLogGatewayFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    
    
        /**
         * 执行过滤逻辑
         * @param exchange
         * @param chain
         * @return
         */
        @Override
        public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
            System.out.println("进入过滤器   "+new Date());
    
            ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
            //得到请求参数
            String name = request.getQueryParams().getFirst("name");
            //执行过滤逻辑
            if (name == null || "".equals(name)) {
                System.err.println("name为null,非法用户");
                //定义拦截返回状态码
                exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.NOT_ACCEPTABLE);
                return exchange.getResponse().setComplete();
            }
            // 放行
            return chain.filter(exchange);
        }
    
        /**
         * 过滤器加载的顺序 越小,优先级别越高
         *
         * @return
         */
        @Override
        public int getOrder() {
            return 0;
        }
    }
    

    需要注意的是实现类需要加上@Component,否则会无效。

    2.依次启动服务,带上参数name并赋值,访问http://localhost:9527/provider/getInfo?name=1,访问成功:

    在这里插入图片描述

    3.带上参数name不赋值,访问http://localhost:9527/provider/getInfo?name,访问失败请求被拦截:

    在这里插入图片描述

    4.控制台输出:

    在这里插入图片描述

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常用的四种过滤方法