推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式…

美团网基于机器学习方法的POI品类推荐算法 前言 在美团商家数据中心(MDC),有超过100w的已校准审核的POI数据(我们一般将商家标示为POI,POI基础信息包括:门店名称.品类.电话.地址.坐标等).如何使用这些已校准的POI数据,挖掘出有价值的信息,本文进行了一些尝试:利用机器学习方法,自动标注缺失品类的POI数据.例如,门店名称为"好再来牛肉拉面馆"的POI将自动标注"小吃"品类. 机器学习解决问题的一般过程:本文将按照:1)特征表示:2)特征选择:3)基…

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就…

基于Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序.经典算法包括聚类.分类.协同过滤.进化编程等等,并且,在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中. 2.Taste简介 Taste 是 Apache Mahou…

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模…

[转自百度文库] 基于CRF工具的机器学习方法命名实体识别的过程 | 浏览:226 | 更新:2014-04-11 09:32 这里只讲基本过程,不涉及具体实现,我也是初学者,想给其他初学者一些帮助,如有不对,请多包涵 方法/步骤   语料的收集整理.部分专业有完整的语料库(包括训练语料和测试语料,这些语料不需要再进行人工标注).如果没有,个人就要根据专业需求上网上用工具抓取,下载,预处理(对中文语料需要进行分词处理和词性标注预处理),同时要对训练预料进行人工标注,很浪费时间.个人建议初学者直接…

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息…

第一部分-电影网站: 软件架构: SpringBoot+Mybatis+JSP 项目描述:主要实现电影网站的展现 和 用户的所有动作的地方 技术选型: 技术 名称 官网 Spring Boot 容器 https://projects.spring.io/spring-boot/ Spring MVC MVC框架 http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/htmlsingle/#mvc MyBatis…

写在前面 一直不知道这个专栏该如何开始写,思来想去,还是暂时把自己对这个项目的一些想法 和大家分享 的形式来展现.有什么问题,欢迎大家一起留言讨论. 这个项目的源代码是在https://github.com/LuckyZXL2016/Movie_Recommend这个位置. 基于源代码做了一些简单的调整. 关于这个系列的 所有文章,有新的想法,我也会及时做更新 项目效果 类似于国内豆瓣网站,能够在该项目-电影网站-进行电影信息浏览和查询,并且-电影网站-会根据用户的 浏览记录和用户评论,点赞(好…

第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗,并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去 前置准备: spark +hive vim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <pr…