http://liyonghui160com.iteye.com/blog/2082450 在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架.很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心.最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣.目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐.协同过滤推荐.基于关联规则推荐.基于效用推荐.基于知识推荐和组合推荐.…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 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, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年…

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 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, M…

在协同过滤推荐算法总结中,我们讲到了用图模型做协同过滤的方法,包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法.现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结. 1. SimRank推荐算法的图论基础 SimRank是基于图论的,如果用于推荐算法,则它假设用户和物品在空间中形成了一张图.而这张图是一个二部图.所谓二部图就是图中的节点可以分成两个子集,而图中任意一条边的两个端点分别来源于这两个子集.一个二部图的例子如下图.从图中也可以看出,二部图的子集内部没有边连接.对于我们的推荐算法中的…

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大…

Mahout推荐算法API详解 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, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占…

原文:http://hijiangtao.github.io/2014/10/06/WeiboRecommendAlgorithm/ 基础及关联算法 作用:为微博推荐挖掘必要的基础资源.解决推荐时的通用技术问题.完成必要的数据分析.为推荐业务提供指导. 分词技术与核心词提取:是微博内容推荐的基础,用于将微博内容转化为结构化向量,包括词语切分.词语信息标注.内容核心词/实体词提取.语义依存分析等. 分类与anti-spam:用于微博内容推荐候选的分析,包含微博内容分类和营销广告/色情类微博识别:内…

一.潜在因子(Latent Factor)推荐算法 本算法整理自知乎上的回答@nick lee.应用领域:"网易云音乐歌单个性化推荐"."豆瓣电台音乐推荐"等.        这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中,在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法.        该算法的思想是…

推荐算法总结表 表1 推荐算法分类 个性化推荐算法分类 启发式算法 基于模型 基于内容 TF-IDF 聚类 最大熵 相似度度量 贝叶斯分类 决策树 神经网络 专家系统 知识推理 协同过滤 K近邻 聚类 链接分析 关联规则 相似度度量 贝叶斯分类 决策树 神经网络 矩阵分解 概率模型 图模型 Boosting Topic Model 回归分析 混合式 线性组合 投票机制 meta-heuristics Ensemble 统一推荐框架 DM常用流程(参考cookbook) 部分参考:http://b…

一.介绍 ♦通过用户前四个月(04.15~08.15)的用户行为预测用户第五个月(08.15~09.15)将会购买的品牌.用户共有四种行为(type)分别是:点击(0).购买(1).购物车(2).收藏(3).数据原始内容如下: 比赛评价方式按照F1排名,F1=2×P×R/(P+R)其中,P是准确率为命中的数量除以用户的预测数,R是召回率为命中的数量除以真实的购买数.采用F1评分,在正负样本数不平衡的系统中代替正确率作为系统的评价指标. 二.方法介绍与特征选择 ♦逻辑回归与随机森林.首先,在使用逻…