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

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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显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用…

协同过滤 Collaborative Filtering

协同过滤 collaborative filtering 人以类聚,物以群分相似度 1. Jaccard 相似度定义为两个集合的交并比: Jaccard 距离,定义为 1 - J(A, B),衡量两个集合的区分度: 为什么 Jaccard 不适合协同过滤?-- 只考虑用户有没有看过,没考虑评分大小 2. 余弦相似度根据两个向量夹角的余弦值来衡量相似度: 为什么余弦相似度不适合协同过滤?-- 不同用户各自评分总和不一样,导致评分占总比不一样,可能计算出和事实相反的结果. 3. Pearson…

python从入门到实践第二章

python变量赋值: python的变量赋值可以是单引号也可以是双引号python 变量赋值的时候不能加()的比如 name = "My Name is GF"变量赋值的时候赋值会报错赋值字符串错误解决错误可检查解释器解释报错的行号来判断打印变量:打印变量需要紧挨着()比如 print(Name) 感悟:这是最基础的字符串操作,也就是小孩子的牙牙学语阶段,其实特别简单下一篇就是对字符串进行改动,比如大小写,移动等等.也是人性化的操作.比较基础代码应用即将应用开始.我要在每一…

25.推荐---协同过滤(Collaborative Filtering)

协同过滤需要注意的三点: gray sheep(有人喜欢追求特别,协同过滤一般只能从共同的人或物间找相似) shilling attack(水军刷好评导致数据错误,无法带来精确的推荐) cold start(冷启动,初次登陆网站,没有给商品打分,怎么推荐) 1.基于memory的CF (1)基于用户的CF Wu,v指的是两个用户之间的相似度 Pa,i指的是a用户对i商品的打分 4.67=用户1给所有商品打分的平均值,即(4+5+5)/3 (2)基于item的CF 计算列与列之间的相关性(商品与…

#Python编程从入门到实践#第二章笔记

1.变量 (1)变量名只能包含字母.数字和下划线,不能包含空格 (2)不要将python关键字与函数名作为变量名 (3)简短有描述性,避免使用小写字母l和大写字母O (4)python 始终记录变量的最新值 2.字符串 (1)用引号括起来的都是字符串,包括单引号和双引号 (2)字符串.title():以首字母大写的方式显示字符串每个单词字符串.upper():将字符串所有字母大写字符串.lower():将字符串所有字母小写 (3)拼接字符串:使用 +号字符串a+字符串b (4)空…

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…

【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 (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa…