https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录 一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧 正文 一…

转自:用户推荐系统_python 代码-豆瓣书籍:项亮的<推荐系统实践> import random import math class UserBasedCF: def __init__(self,train = None,test = None): self.trainfile = train self.testfile = test self.readData() def readData(self,train = None,test = None): self.trainfile =…

转自http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法,以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组,每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为,这样便可以将这个数据集表示为一个二分图. 假设我们有以下的数据集,只考虑用户喜不喜欢该物品而不考虑用户对物品的喜欢程度, 其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c],用户和物品有以下的关系…

引用地址:http://www.cnblogs.com/notepi/archive/2013/06/15/3137103.html Linux 学习书目推荐 Linux基础 1.<Linux与Unix Shell 编程指南> C语言基础 1.<C Primer Plus,5th Edition>[美]Stephen Prata著 2.<The  C Programming Language, 2nd Edition>[美]Brian W. Kernighan Davi…

一.定义 UserCF:推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF:推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点,根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣,即: UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好,更加个性化 二.新闻类网站采用UserCF的原因: 用户大都喜欢热门新闻,特别细粒度的个性化可忽略不计 个性化新闻推荐更强调热点,热门程度和实效性是推荐的重点,个性化重要性则可降低 ItemCF需要维护一张物品…

目录INF-qa Python 编码规范................................................................................................................... 11. 介绍 ...........................................................................................................…

一个人写代码不需要担心会和别人的代码冲突, 不需要做代码合并, 不需要担心自己的代码被覆盖. 但是多个人一起写代码就需要担心这些问题.   解决这些问题的方法很多, 比如用AzureDevOps(TFS)来进行代码管理和版本控制等等. 其中有两个办法就是, 业务模块组件化和微服务.   首先ABP是支持业务模块组件化的, 然而我并不推荐在ABP使用业务模块组件化, 因为: ABP更新太快了, 每2周更新一个版本. 除了ABP更新快, 其他技术\框架\工具也更新很快. 正如我在<如何用ABP框架快…

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型的三个关键参数 rank.iterations.lambda 分别选取不同的值,然后对不同参数生成的模型进行评估,从而选取出最好的模型. 下面就对两种推荐模型评估的方法进行说明~ 1.均方差(MSE) 和…

推荐的类库 Numeral.js 和 accounting.js 文章来自 http://www.css88.com/archives/7324#more-7324…

通用软件 Alfred (超级好用的效率工具) 用mac这个软件一定要装,用习惯之后加上电脑本身的快捷键.效率提升的飞起. Alfred我常使用的功能有: 搜索chrome的书签 我搜索的书签大概分为两类:一种是当做快捷启动(如微信公众号后台/阿里云各功能主页/一些工具网站等);其他的基本可以归类为内容收藏,起好名字,需要查看的时候一搜十分方便. 快捷搜索各个网站,比如我常用的有: gg+搜索关键字:搜索谷歌 zh+搜索关键字:搜索知乎 linux+搜索关键字:搜索linux命令 还有很多其他就…

一.Java书籍推荐: 来自http://www.importnew.com/26932.html 1. 鸟哥的Linux私房菜—基础学习篇 3. Effective Java 6. Java并发编程的艺术 7. 深入分析Java Web技术内幕 8. 深入理解Java虚拟机 9. 大型网站技术架构核心原理与案例分析 个人评价:如果要学习分布式,这本书基本把分布式的知识讲了个边(概论),书本篇幅不大,但是内容特别精炼,比如网站架构演变,高可用,高性能,伸缩性等等.此书的作者和下面所要陈述的两本书…

下面几本书是私教推荐的,从入门到提高,从易到难,想找电子版的可以去下面这个网站找找,挺多书籍的 鸠摩搜书https://www.jiumodiary.com/ JavaScript编程精解 (第二版)你所不知道的JavaScript (上中下)JavaScript高级程序设计 (第三版)JavaScript设计模式与实践JavaScript框架设计(司徒正美) 下面四本作为睡前读物 1. 大话数据结构2. 算法导论 (第二版|第三版都行)3. 大话设计模式4. 图解HTTP 1. 编译原理 (龙…

Python入门书籍不用看太多,看一本就够.重要的是你要学习Python的哪个方向,或者说你对什么方向感兴趣,因为Python这门语言的应用领域比较广泛,比如说可以用来做数据分析.机器学习,也可以用来做后端开发.还可以做Web开发.前端.人工智能.大数据等等. 所以首先你要对自己有一个定位和规划,而不是看到有关于Python的书籍就盲目的去学习,这样子只会什么都会一点却又什么都学不会,都是只是会一些皮毛. 关于python的好书很多,这里从入门到进阶以此给你推荐一些: Python编程:入门到实…

@Autowired 默认根据ByType, 当一个类有两个对象的时候,会报错. @Resource 默认是ByName,可以精准的找到<bean>的配置项. jar包推送,应该级联推送:子jar包在publish的时候,父jar包应该自动级联提交: 在obelisk中,应该发父pom,再发子pom -snapshot版本可以允许重复publish:但是release版本只允许正式一次的提交,重复提交会报错的. idea中,使用@Autowired 或@Resource注解,报红色的❌,但是编…

import io # needed because of weird encoding of u.item file import os from surprise import KNNBaseline from surprise import Dataset from surprise import get_dataset_dir from surprise import Reader from surprise import dump def read_item_names(item_fi…

首先 browserHistory 其实使用的是 HTML5 的 History API,浏览器提供相应的接口来修改浏览器的历史记录:而 hashHistory 是通过改变地址后面的 hash 来改变浏览器的历史记录: History API 提供了 pushState() 和 replaceState() 方法来增加或替换历史记录.而 hash 没有相应的方法,所以并没有替换历史记录的功能.但 react-router 通过 polyfill 实现了此功能,具体实现没有看,好像是使用 sess…

参考链接 [推荐系统]知乎live入门 目录 1.推荐概览与框架 2. 推荐系统的架构和模块 3. 推荐召回 4. 排序 5. 用户画像 6. 特征工程 7. 回归到推荐算法 总结 参考文献 ========================================================= 1.推荐概览与框架 推荐概述 产品的形态很重要,会影响后续的一系列操作 好的推荐产品 =====================================================…

推荐系统引擎是一个工具,一种回答问题的手段,"对用户来讲什么是最好的推荐?",在研究回答的前先研究一下这个问题.一个好的推荐的准确含义是什么?如何知道推荐系统是如何生成推荐的?下面的章节将探索推荐系统的评价,在寻找特定推荐系统时,这将是一个有用的工具. 最好的推荐系统是心理学的范畴,有人在你做事情之前知道确切的知道你还没有看过的.或者没有任何现象说明你喜欢的一些item,以及你对这些item的喜欢程度. 大部分的推荐引擎通过给item评价打分来实现.所以,评价推荐引擎的一种方式是评价它…

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 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…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 感谢! 从源代码剖析Mahout推荐引擎 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, Bigto…

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…

推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度,但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失. 基于关联规…

大数据时代开始流行推荐算法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法. 推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一…

郑昀 基于刘金鑫文档 最后更新于2014/12/1 关键词:recsys.推荐评测.Evaluation of Recommender System.piwik.flume.kafka.storm.redis.mysql 本文档适用人员:研发   推荐系统可不仅仅是围着推荐算法打转   先明确一下,我们属于工业领域.很多在学术论文里行之有效的新特奇算法,在工业界是行不通的.当年我们做语义聚合时,分词.聚类.相似性计算.实体词识别.情感分析等领域最终还都采用了工业界十几年前乃至于几十年前就流行的成…

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社…

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…

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.…

下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor…