Implicit rating and item based filtering

Explicit rating: 用户明确的对item评分

Implicit rating:反之

明确评分所存在的问题:

1. 用户懒惰,不评分

2.用户可能撒谎或者只给出部分信息

3. 用户不会在更新他们的评分无论感觉产品是好还是差

不明确评分所存在的问题:

1.为自己的朋友或亲人购买礼物

2.两个人(couple)共用同一个用户名浏览网站或购买东西

Implicit data:(仅仅浅浅列出一些例子)

网页内容:浏览的链接,浏览时间,重复访问,分享链接,浏览的内容

音乐:乐器,旋律,播放次数

然而对于推荐系统,latency是一个主要的缺陷,一种解决方式是:集群

chapter3:Collaborative Filtering ---------A Programmer's Guide to Data Mining的更多相关文章

  1. Collaborative filtering

        Collaborative filtering, 即协同过滤,是一种新颖的技术.最早于1989年就提出来了,直到21世纪才得到产业性的应用.应用上的代表在国外有Amazon.com,Last. ...

  2. 协同滤波 Collaborative filtering 《推荐系统实践》 第二章

    利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1 ...

  3. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (四)评价和推荐

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with AL ...

  4. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR拓展篇

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with AL ...

  5. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 并行思路

    Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR 这个算 ...

  6. 基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms” .

    ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based ...

  7. 【RS】Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering - 基于拉普拉斯分布的稀疏概率矩阵分解协同过滤

    [论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering  ...

  8. 【RS】Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model - 当因式分解遇上邻域:多层面协同过滤模型

    [论文标题]Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model   (35th-ICM ...

  9. 亚马逊 协同过滤算法 Collaborative filtering

    这节课时郭强的三维课.他讲的是MAYA和max .自己对这个也不怎么的感兴趣.而且这个课感觉属于数字媒体.自己对游戏,动画,这些东西一点都不兴趣,比如大一的时候刚开学的时候,张瑞的数字媒体的导论课.还 ...

随机推荐

  1. spark - 将RDD保存到RMDB(MYSQL)数据库中

    SCALA连接数据库批量插入: scala> import java.sql.DriverManager scala> var url = "jdbc:mysql://local ...

  2. ConcurrentHashMap中的2的n次方幂上舍入方法

    最近看JDK中的concurrentHashMap类的源码,其中有那么一个函数: /** * Returns a power of two table size for the given desir ...

  3. Linux之C编译器gcc和makefile使用简介

    使用gcc编译程序是,其过程主要分为四个阶段:预处理,编译,汇编,连接 程序清单: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main( ...

  4. Gitlab服务器搭建(For fedora23)

    1. Install and configure the necessary dependencies sudo yum install curl policycoreutils openssh-se ...

  5. margin系列之内秀篇(二)

    本系列摘自  飘零雾雨的博客 可挖掘性 之前已经写过一篇关于 margin 应用场景的文章:margin系列之内秀篇,当然,它的应用场景会远大于文中所述,无法一一列举. 所以本篇权当是对此的补遗好了, ...

  6. 使用css3实现文章新闻列表排行榜(数字)

    列举几个简单的文章排行榜数字效果 一:使用list-style来显示数字.圆点.字母或者图片 <style> li{width:300px; border-bottom: 1px dott ...

  7. linux中轻松使用backspace和上下按键

    linux下使用sqlplus真是太费事儿了,backspace和上下键均出现乱码.在公司服务器上操作时,只能先用delete代替backspace,上下键就直接重新输入代替了,很费时间.今天在自己机 ...

  8. MySQL中的max_connections和max_user_connections 及 MySQL服务器最大连接数的合理设置

    max_connections 是指整个mysql服务器的最大连接数: max_user_connections 是指每个数据库用户的最大连接数,比如:虚拟主机可以用这个参数控制每个虚拟主机用户的数据 ...

  9. bzoj 3328: PYXFIB 数论

    3328: PYXFIB Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 130  Solved: 41[Submit][Status][Discuss ...

  10. angularJS vs backbone

    http://alistapart.com/article/javascript-mvc http://blog.nebithi.com/backbone-and-angular-demystifyi ...