非对称SVD电影推荐系统

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非对称SVD电影推荐系统

采用1M MovieLensz数据(80%train, 20%test, UserIDs range between 1 and 6040 ,MovieIDs range between 1 and 3952, From http://files.grouplens.org/datasets/movielens/) 进行训练和测试,在k仅为10时,得到最佳RMSE为0.854743.在100k数据上k=100时最佳RMSE为0.916602. 以下公式和文字来自陈靖_的博文 http://blo…

使用SVD方法实现电影推荐系统

http://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/8821419 这学期选了一门名叫<web智能与社会计算>的课,老师最后偷懒,最后的课程project作业直接让我们参加百度的一个电影推荐系统算法大赛,然后以在这个比赛中的成绩作为这门课大作业的成绩.不过,最终的结果并不需要百度官方的评估,只需要我们的截图即可(参看百度云平台),例如下面这个: 上面最重要的就是RMSE的数值,数值越小代表偏差越小,百度排行榜就是按值从小到大来排列的,这些人使用的可能…

电影推荐系统---协同过滤算法(SVD,NMF)

SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述 1.1 项目安排 1.2 三大协同过滤 1.3 项目开发工具 2 Movielens数据集简介 MovieLens是推荐系统常用的数据集: MovieLens数据集中,用户对自己看过的电影进行评分,分值为1~5: MovieLens包括两个不同大小的库,适用于不同规模的算法: ·小规模的库事943个独立用户对1682部电影做的10000次评分的数据: ·大…

SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导

SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43083603 前面文章SVD原理及推导已经把SVD的过程讲的很清楚了,本文介绍如何将SVD应用于推荐系统中的评分预测问题.其实也就是复现Koren在NetFlix大赛中的使用到的SVD算法以及其扩展出的RSVD.SVD++. 记得刚接触SVD是在大二,那会儿跟师兄在做项目的时候就用到这个东西,然后到大三下学期刚好百度举办了一个电影推荐…

使用矩阵分解(SVD)实现推荐系统

http://ling0322.info/2013/05/07/recommander-system.html 这个学期Web智能与社会计算的大作业就是完成一个推荐系统参加百度电影推荐算法大赛,成绩按照评测数据给分.老师介绍了N种方法包括基于内容的.以及协同过滤等等,不过他强烈建议使用矩阵奇异值分解的办法来做.也正因为是这个原因,我们一共8组其中6组的模型都是SVD. 这个比赛就是提供给你用户对电影的评分.电影的TAG.用户的社会关系(好友).用户的观看纪录信息.其中用户对电影的评分满分是5分,…

转】用Hadoop构建电影推荐系统

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ 感谢! 用Hadoop构建电影推荐系统 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Big…

基于Mahout的电影推荐系统

基于Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序.经典算法包括聚类.分类.协同过滤.进化编程等等,并且,在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中. 2.Taste简介 Taste 是 Apache Mahou…