Mahout实现基于用户的协同过滤算法

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Mahout实现基于用户的协同过滤算法

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.…

案例：Spark基于用户的协同过滤算法

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDY0NTMxOQ==&mid=2247484291&idx=1&sn=4599b4e31c2190e363aa379a92794ace&chksm=9f38e0aba84f69bd5b78b48e31b3f5b3792ec40e2d25fdbe6bc735f9c98ceb4584462b08e439&mpshare=1&scene=23&srcid=1203R0eHzjmf…

基于用户的协同过滤的电影推荐算法(tensorflow)

数据集: https://grouplens.org/datasets/movielens/ ml-latest-small 协同过滤算法理论基础 https://blog.csdn.net/u012995888/article/details/79077681 相似度计算主要有三个经典算法:余弦定理相似性度量.欧氏距离相似度度量和杰卡德相似性度量.下面分别进行说明: 余弦定理相似性度量三角形余弦定理公式:,由该公式可知角A越小,bc两边越近.当A为0度时,bc两边完全重合. 当b…

【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）

好早的时候就打算写这篇文章,可是还是參加阿里大数据竞赛的第一季三月份的时候实验就完毕了.硬生生是拖到了十一假期.自己也是醉了... 找工作不是非常顺利,希望写点东西回想一下知识.然后再攒点人品吧,仅仅能如此了. 一.问题背景二.基于用户的协同过滤算法介绍三.数据结构和实验过程设计四.代码一.问题背景首先介绍一下问题的背景.如今我有四个月的用户.品牌数据<user,brand>.即用户在这四个月中的某一天购买了某个品牌(当然为了简化算法模型.将购买时间省去,后面再说). 即如今有这四个…

Spark 基于物品的协同过滤算法实现

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,…

基于物品的协同过滤算法(ItemCF)

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下…