很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数.每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意.作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐.今天就介绍下如何通过ALS矩阵分解算法实现用户对于音乐或者电影的评分预测. ALS算法介绍 ALS算法是基于模型的推荐算法,基本思想是对稀疏矩阵进行模型分解,评估出缺失项的值,以此来得到一个基本的训练模型.然后依照此模…

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而…

ALS矩阵分解 一个 的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描述一个人的喜好经常是在一个抽象的低维空间上进行的,并不需要把其喜欢的事物一一列出.再抽象一些,把人们的喜好和电影的特征都投到这个低维空间,一个人的喜好映射到了一个低维向量,一个电影的特征变成了纬度相同的向量,那么这个人和这个电影的相似度就可以表述成这两个向量之间的内积.我们把打分理解成相似度,那么“打分矩阵A(m*n)”就可以由“用户喜好特征矩阵U(m*k)”和“产品特征矩阵V(n*k)”的乘积.矩阵分解过程中所用的优化方法…

ALS算法描述: 1.ALS算法用来补全用户评分矩阵.由于用户评分矩阵比较稀疏,将用户评分矩阵进行分解,变成V和U的乘积.通过求得V和U两个小的矩阵来补全用户评分矩阵. 2.ALS算法使用交替最小二乘法来进行求解. 3.ALS分为显示反馈和隐式反馈两种.显示反馈是指用户有明确的评分.对于商品推荐来说,大部分是通过用户的行为,获取隐式反馈的评分. 隐式反馈评分矩阵需要进行处理,如果有用户评分则置为1,没有则赋值为0.但是对这个处理后的评分矩阵,再有一个置信度来评价这个评分.置信度等于1+a*用户真…

http://antkillerfarm.github.io/ 向量的范数(续) 范数可用符号∥x∥λ表示. 经常使用的有: ∥x∥1=|x1|+⋯+|xn| ∥x∥2=x21+⋯+x2n−−−−−−−−−−−√ ∥x∥∞=max(|x1|,-,|xn|) 这里不做解释的给出例如以下示意图: 当中,0范数表示向量中非0元素的个数. 上图中的图形被称为lp ball. 表征在同一范数条件下,具有相同距离的点的集合. 范数满足例如以下不等式: ∥A+B∥≤∥A∥+∥B∥(三角不等式) 向量范数推广可…

[摘要]最近看到越来越多的安全圈的同学开始关注UBA或者UEBA的相关产品和技术,恰好这一段时也一直在跟进UBA产品的状况,正如Gartner报告所述,最具创新能力的UBA供应商往往都是一些初创公司,我们比较了IBM.HPE.Splunk这类大公司的UBA产品,但是感觉无非就是SIEM产品的更新升级罢了,相反一些名不见经传的初创公司如Balabit.Sqrrl等的UBA产品到让人眼前一亮.在参考业界的同时,我们也在UBA的核心算法上做了一番研究,要知道UBA之所以号称下一代SIEM,其核心就是将…

一.论文<QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees>是为了解决LTR模型的预测问题,如果LTR中的LambdaMart在生成模型时产生的树数和叶结点过多,在对样本打分预测时会遍历每棵树,这样在线上使用时效率较慢,这篇文章主要就是利用了bitvector方法加速打分预测.代码我找了很久没找到开源的,后来无意中在Solr ltr中看到被改动过了的源码,不过这个…

算法提高 3000米排名预测 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 3000米长跑时,围观党们兴高采烈地预测着最后的排名.因为他们来自不同的班,对所有运动员不一定都了解,于是他们分别对自己了解的一些运动员的实力作出了评估,即对部分运动员做了相对排名的预测,并且告诉了可怜留守的班长.因为无聊,于是他们就组团去打Dota去了.比赛结束后他们向班长询问最后的排名,但班长不记得了,只记得他们中哪些人的预测是正确的,哪些人的预测是错误的.他们想知道比赛的排名可能是什么. 输入格式 第一行…

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…

综述: 本文将 CNN 与 FM(Factorization Machine) 结合,基于评论文本来进行评分预测. 简介: 目前将神经网络应用推荐系统的研究工作中,有一类思路是把如CNN等神经网络作为特征提取器,从图片.文本等辅助信息中提取特征向量, ’再融合到传统的如BPR, PMF等基于矩阵分解的推荐系统模型中来提升推荐性能. 相较于ConvMF使用物品的文本描述信息来约束物品对应的隐向量,本文构建了两个并行的CNN模型,一个以用户发表的评论文本作为输入, 提取用户的行为特征:另一个以商品收…

实验设备与软件环境 硬件环境:内存ddr3 4G及以上的x86架构主机一部 系统环境:windows 软件环境:Anaconda2(64位),python3.5,jupyter 内核版本:window10.0 实验内容和原理 (1)实验内容: 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果.海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象,约会网站会推荐不同的人选.她将曾经交往过的的人总结为三种类型:不喜欢的人.魅力一般的人.极具魅力的人.尽管发现了这些规律,但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类.使用KNN算…

''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:条目(用户.商品.打分)(避免巨型稀疏矩阵) csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",3.5 "Angelica","Broken Bells",2.0 "Angelica","Nora…

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…

摘要: 传统的评分预测只考虑到了文本信息,没有考虑到用户的信息,因为同一个词 在不同的用户表达中是不一样的.同样good 一词, 有人觉得5分是good 有人觉得4分是good.但是传统的文本向量表达无法区分.所以每个人都应该有一个属于自己的词向量. 传统的是word embedding的方式,这样处理,忽略了文档的生成者的特性. 因此本文讨论的是如何利用用户信息,来“修正”单词的特征表示. 作者提出了一套自己的表达词向量的方式,并不是用的word embedding.. 作者提出了将用户表示为…

w 目前我们没有自己的平台 第三方平台又不会给任何我们想要的数据   没有用户的注册信息 全天候的行为信息   用户画像没法做    针对我们业务的bi做的思路是什么呢   数据中心怎么做销量预测呢  没有购买者个体的微观的行为历史记录预测 怎么做总体的宏观的销量预测呢?  实体的商超像 沃尔玛 家乐福 华润万家 他们是怎么玩的呢…

根据已给的波士顿房价数据,对波斯顿房价进行预测.即,实现给出若干条件(如房间数.社区的低收入阶层的比率和镇上学生与教师数量比例的部分数据),要能说出给出的条件是否能够有效进行预测,如可以做有效预测,则给出预测的结果.上面的是数据下面是ID3的算法 #coding:utf-8 __author__ = 'liukai' from math import log class DecisonTree: trainData = [] trainLabel = [] featureValus = {} #…

#include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> #include <cstring> #include <string> #include <cstdlib> #include <cstdio> using namespace std; + ; + ; struct Predict { int nPre; //n个预测 int rSort[maxn]; /…

提示:在算法处理过程中,未必就要将出现在前面的作为关键字检索.比如本题,非得先去检索范围,再去判断范围中key的个数.反其道而行,把输入的数字当作关键字,组成Map package test; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Scanner; public class Main6 { /* * 相当于在输入的权值数组的下面,进行序号装入 * 1 2 3 3 5 -> * 1:1 * 2:…

本篇文章的开头笔者提出一个疑问,何为数据科学,数据科学是做什么的?大家带着这个疑问去读接下来的这篇音乐推荐的公众号. 从经验上讲,推荐引擎属于大规模机器学习,在日常购物中大家或许深有体会,比如:你在淘宝上浏览了一些商品,或者购买了一些商品,那么淘宝就会根据你的偏好给你推荐一些其他类似的商品.然而,相比较其他机器学习算法,推荐引擎的输出更加的直观,有时候的推荐效果让人吃惊.作为机器学习开篇文章,本篇文章会系统的介绍基于Audioscrobbler数据集的音乐推荐. 数据集介绍 Audioscrob…

偏好是无法度量的. 相比其他的机器学习算法,推荐引擎的输出更直观,更容易理解. 接下来三章主要讲述Spark中主要的机器学习算法.其中一章围绕推荐引擎展开,主要介绍音乐推荐.在随后的章节中我们先介绍Spark和MLib的实际应用,接着介绍一些机器学习的基本思想. 3.1 数据集 用户和艺术家的关系是通过其他行动隐含提现出来的,例如播放歌曲或专辑,而不是通过显式的评分或者点赞得到的.这被称为隐式反馈数据.现在的家用电视点播也是这样,用户一般不会主动评分. 数据集在http://www-etud.i…

C# C#中 Thread,Task,Async/Await,IAsyncResult 的那些事儿!https://www.cnblogs.com/doforfuture/p/6293926.htmlAsp.net缓存技术(HttpRuntime.Cache)https://www.cnblogs.com/fengxuehuanlin/p/5358219.htmlCache及(HttpRuntime.Cache与HttpContext.Current.Cache)https://www.cnbl…

参考资料 [1]<Spark MLlib 机器学习实践> [2]http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51752904 [3]线性代数-同济大学 [4]基于矩阵分解的协同过滤算法 https://wenku.baidu.com/view/617482a8f8c75fbfc77db2aa.html [5]机器学习的正则化 http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html [6]正则化方法…

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要…

改变Lucene的打分模型 随着Apache Lucene 4.0版本在2012年的发布,这款伟大的全文检索工具包终于允许用户修改默认的基于TF/IDF原理的打分算法.Lucene API变得更加容易修改和扩展打分公式.但是,对于文档的打分计算,Lucene并只是允许用户在打分公式上修修补补,Lucene 4.0推出了更多的打分模型,从根本上改变了文档的打分公式,允许用户使用不同的打分公式来计算文档的得分.在本节,我们将深入了解Lucene 4.0的新特性,以及这些特性如何融入ElasticSe…

1.基础 创建自己的预测算法非常简单:算法只不过是一个派生自AlgoBase具有estimate 方法的类.这是该方法调用的predict()方法.它接受内部用户ID,内部项ID,并返回估计评级r from surprise import AlgoBase from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate class MyOwnAlgorithm(AlgoBase): def __in…

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机…

  一.案例背景 在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益. 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象,对用户购票的时间,购买的金额进行了采集,每个用户用手机号来区别唯一性.数据分析人员根据用户购买的时间和金额,通过建立RFM模型,来计算出用户最近最近一次购买的打分,用户购买频率的打分,用户购买金额的打分,然后根据三个分数进行一个加权打分,和综合打分.业务人员可以根据用户的打分情况,对不同的用户进行个…

前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测,并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性,有兴趣的同学可以点击查看,但是上篇文章的能给出的只是一个描述趋势的折线图,从图中我们能分析出的知识也只能通过语言描述,而这里面缺少更确切的数据支撑,作为一个凡事以数据说话的年代显然这是不够的,本篇我们将根据上一篇的预…

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如…

基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集…