介绍: 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱.其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同过滤(Memory-based CF)与基于模型的协同过滤技术(Model-based CF).其中基于模型的协同过滤技术中尤为矩阵分解(Matrix Factorization)技术最为普遍和流行,因为它的可扩展性极好并且易…

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…

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:…

转自:http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054 一.概述 这2个月为公司数据挖掘系统做一些根据用户标签情况对用户的相似度进行评估,其中涉及一些推荐算法知识,在这段时间研究了一遍<推荐算法实践>和<Mahout in action>,在这里主要是根据这两本书的一些思想和自己的一些理解对分布式基于ItemBase的推荐算法进行实现.其中分两部分,第一部分是根据共现矩阵的方式来简单的推算出用户的推荐项,第二部分则是通过传统的相…

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:…

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu…

 Apr 08, 2014  Categories in tutorial tagged with Mahout hadoop 协同过滤  Joe Jiang 前言:之前配置Mahout时测试过一个简单的推荐例子,当时是在Eclipse上运行的,由于集成插件的缘故,所以一切进行的都比较顺利,唯一不足的是那是单机运行的,没有急于分布式系统处理.所以基于测试分布式处理环境的目的,下午找了一个实例来运行,推荐系统原型是一个电影评分的系统. 一.问题描述 对于协同过滤(Collaborative Fil…

Eigen提供了解线性方程的计算方法,包括LU分解法,QR分解法,SVD(奇异值分解).特征值分解等.对于一般形式如下的线性系统: 解决上述方程的方式一般是将矩阵A进行分解,当然最基本的方法是高斯消元法. 先来看Eigen 官方的第一个例程: #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Matrix3f A; Vector3f…

#基于用户的推荐类算法 from math import sqrt #计算两个person的欧几里德距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs(person1): if item in prefs(person2): si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[p…

一.矩阵分解回想 在博文推荐算法--基于矩阵分解的推荐算法中,提到了将用户-商品矩阵进行分解.从而实现对未打分项进行打分. 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积.对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵),记为Vm×n.能够将其分解成两个或者多个矩阵的乘积,如果分解成两个矩阵Wm×k和Hk×n.我们要使得矩阵Wm×k和Hk×n的乘积能够还原原始的矩阵Vm×n: Vm×n≈Wm×k×Hk×n=V^m×n 当中,矩阵Wm×k表示的是m个用户与k个主题之间的关系,而矩阵Hk×n表示的是k个主题…