ItemCF_基于物品的协同过滤

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ItemCF_基于物品的协同过滤_MapReduceJava代码实现思路

ItemCF_基于物品的协同过滤 1. 概念 2. 原理如何给用户推荐? 给用户推荐他没有买过的物品--103 3. java代码实现思路数据集: 第一步:构建物品的同现矩阵第二步:构建用户的得分矩阵第三步:同现矩阵*评分矩阵第四步:拿到最终结果,排序,得到给用户的推荐列表问题一:物品同现矩阵和用户得分矩阵如何构建? 问题二:矩阵相乘如何来做? 六个MapReduce step1_第一个MapReduce: 目的-->去重去除数据集中重复的数据第一…

ItemCF_基于物品的协同过滤

ItemCF_基于物品的协同过滤 1. 概念 2. 原理如何给用户推荐? 给用户推荐他没有买过的物品--103 3. java代码实现思路数据集: 第一步:构建物品的同现矩阵第二步:构建用户的得分矩阵第三步:同现矩阵*评分矩阵第四步:拿到最终结果,排序,得到给用户的推荐列表问题一:物品同现矩阵和用户得分矩阵如何构建? 问题二:矩阵相乘如何来做? 六个MapReduce step1_第一个MapReduce: 目的-->去重去除数据集中重复的数据第一…

转】Mahout分步式程序开发基于物品的协同过滤ItemCF

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 感谢! Posted: Oct 14, 2013 Tags: HadoopitemCFMahoutMapReducemr Comments: 52 Comments Mahout分步式程序开发基于物品的协同过滤ItemCF 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, Z…

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 Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm…

基于物品的协同过滤item-CF 之电影推荐 python

推荐算法有基于协同的Collaboration Filtering:包括 user Based和item Based:基于内容 : Content Based 协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于商品的推荐查看数据u.data 主要用到前3列分别指用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件主要用户构建物品的相似度矩阵 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/re…

Music Recommendation System with User-based and Item-based Collaborative Filtering Technique(使用基于用户及基于物品的协同过滤技术的音乐推荐系统)【更新】

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要…

Mahout分步式程序开发基于物品的协同过滤ItemCF

http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 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…

Spark 基于物品的协同过滤算法实现

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,…

基于物品的协同过滤算法(ItemCF)

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下…

基于物品的协同过滤ItemCF的mapreduce实现

文章的UML图比较好看..... 原文链接:www.cnblogs.com/anny-1980/articles/3519555.html 基于物品的协同过滤ItemCF 数据集字段: 1． User_id: 用户ID 2． Item_id: 物品ID 3． preference:用户对该物品的评分算法的思想: 1．建立物品的同现矩阵A,即统计两两物品同时出现的次数数据格式:Item_id1:Item_id2 次数 2．建立用户对物品的评分矩阵B,即每一个用户对某…

推荐召回--基于物品的协同过滤：ItemCF

目录 1. 前言 2. 原理&计算&改进 3. 总结 1. 前言说完基于用户的协同过滤后,趁热打铁,我们来说说基于物品的协同过滤:"看了又看","买了又买". 如果说协同过滤在推荐系统的召回策略中,占据着非常重要的地位,那么基于物品的协同过滤ItemCF,就是协同过滤的重心. 协同过滤算法诞生于1998年,由亚马逊首先提出,论文是:Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm…

【RS】Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering - 亚马逊推荐：基于物品的协同过滤

[论文标题]Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering (2003,Published by the IEEE Computer Society) [论文作者]Greg Linden,Brent Smith,and Jeremy York • Amazon.com [论文链接]Paper (5-pages // Double column) [Info] 亚马逊是推荐系统领域最具代表性的公司之一.(还有一家是N…