Slope One 算法 是一种基于评分的预测算法, 本质上也是一种基于项目的算法.与一般的基于项目的算法不同, 该算法不计算项目之间的相似度, 而是用一种简单的线性回归模型进行预测(可以扩展) 算法易于实现, 计算速度快, 可扩展性好, 同时对数据稀疏性有较好的适应性.        例如下面表格里有3个用户对4个物品的评分   101 102 103 104 UserX 5 3.5     UserY 2 5 4 2 UserZ 4.5 3.5 1 4 求物品两两之间的差值平均…

一.加权SlopeOne算法公式: (1).求得所有item之间的评分偏差 上式中分子部分为项目j与项目i的偏差和,分母部分为所有同时对项目j与项目i评分的用户数 (2).加权预测评分 项目j与项目i 上式中表示用户u对项目j的评分预测,分子为项目j对项目i的偏差加上用户对项目i的评分,cji表示同时对项目j与项目i评分的用户数 二.python实现 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- user_data = {"小明": {"…

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…

转载自(http://www.geek521.com/?p=1423) Mahout推荐算法分为以下几大类 GenericUserBasedRecommender 算法: 1.基于用户的相似度 2.相近的用户定义与数量 特点: 1.易于理解 2.用户数较少时计算速度快 GenericItemBasedRecommender 算法: 1.基于item的相似度 特点: 1.item较少时就算速度更快 2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用 SlopeOneRecommender(itemB…

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…

Mahout推荐算法之SlopOne 一.       算法原理 有别于基于用户的协同过滤和基于item的协同过滤,SlopeOne采用简单的线性模型估计用户对item的评分.如下图,估计UserB对ItemJ的偏好 图(1) 在真实情况下,该方法有如下几个问题: 1.  为什么要选择UserA计算? 2.  对大量稀疏的情况如何处理,而这种情况是最为普遍的. 图(2) Item1和item2的相似度:((5-3)+(3-4))/2=0.5 Item1和Item3的相似度:(5-2)/1=3 L…

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…

1.示例引入 多个吃货在某美团的某家饭馆点餐,如下两道菜: 可乐鸡翅: 红烧肉: 顾客吃过后,会有相关的星级评分.假设评分如下: 评分 可乐鸡翅 红烧肉 小明 4 5 小红 4 3 小伟 2 3 小芳 3 ? 问题:请猜测一下小芳可能会给“红烧肉”打多少分? 思路:把两道菜的平均差值求出来,可乐鸡翅减去红烧肉的平均偏差:[(4-5)+(4-3)+(2-3)]/3=-0.333.一个新客户比如小芳,只吃了可乐鸡翅评分为3分,那么可以猜测她对红烧肉的评分为:3-(-0.333)=3.333 这就是s…

介绍 论文名: "classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms". 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 包含: baseline 传统基于用户 传统基于物品 oneSlope svd 比較方式 比較的过程分为两个阶段: 阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部…

阅读导读: 1.mahout单机内存算法实现和分布式算法实现分别存在哪些问题? 2.算法评判标准有哪些? 3.什么会影响算法的评分? 1. Mahout推荐算法介绍 Mahout推荐算法,从数据处理能力上,能够划分为2类: 单机内存算法实现 基于Hadoop的分步式算法实现 1). 单机内存算法实现   单机内存算法实现:就是在单机下执行的算法,是由cf.taste项目实现的,像我们熟悉的UserCF,ItemCF都支持单机内存执行.而且參数能够灵活配置.单机算法的基本实例.请參考文章:用Mav…