概览 完整的代码可以从这里下载: https://github.com/prateekjoshi565/recommendation_system/blob/master/recommender_2.ipynb 介绍 老实说,你在亚马逊上有注意到网站为你推荐的内容吗(Recommended for you部分)? 自从几年前我发现机器学习可以增强这部分内容以来,我就迷上了它.每次登录Amazon时,我都会密切关注该部分. Netflix.谷歌.亚马逊.Flipkart等公司花费数百万美元完善他们…

我理解的推荐系统本质是一种排序方式.排序的规则是按照我们预测的用户喜好程度的一个排序的列表,而如何定义用户的喜好程度是推荐系统要解决的核心问题.机器学习的算法只是推荐系统的一部分.构建一个完整的推荐系统将会使用到多个大数据的组件,从而在实际的项目中实现数据的存储,计算,模型更新. 一.什么是推荐系统 举个例子,我使用读书,如果是去传统的图书馆,面对一个个的书架我会迷茫拿出哪一本来阅读.但是现在登录个阅读软件或者使用kindle,他们会给出一些阅读建议. 这些建议的基础就是推荐系统,底层通常是使用…

通过Mahout构建推荐系统时,假设我们须要添�某些过滤规则(比方:item的创建时间在一年以内),则须要用到IDRescorer接口,该接口源代码例如以下: package org.apache.mahout.cf.taste.recommender; /**  * <p>  * A {@link Rescorer} which operates on {@code long} primitive IDs, rather than arbitrary {@link Object}s.  * …

在之前的博客中,我主要介绍了embedding用于处理类别特征的应用,其实,在学术界和工业界上,embedding的应用还有很多,比如在推荐系统中的应用.本篇博客就介绍了如何利用embedding来构建一个图书的推荐系统. 本文主要译自<Building a Recommendation System Using Neural Network Embeddings>,完整详细的代码见官方GitHub. 目录 一.背景&数据集读取 1.1 神经网络嵌入(Neural Network Em…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

前言 本文是Mahout实现推荐系统的又一案例,用Mahout构建图书推荐系统.与之前的两篇文章,思路上面类似,侧重点在于图书的属性如何利用.本文的数据在自于Amazon网站,由爬虫抓取获得. 目录 项目背景 需求分析 数据说明 算法模型 程序开发 1. 项目背景 Amazon是最早的电子商务网站之一,以网上图书起家,最后发展成为音像,电子消费品,游戏,生活用品等的综合性电子商务平台.Amazon的推荐系统,是互联网上最早的商品推荐系统,它为Amazon带来了至少30%的流量,和可观的销售利润.…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-recommend-book/ 感谢! Mahout构建图书推荐系统 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, Bi…

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…

摘要:近日,Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集,其中包括Jeopardy真题,死囚的最后一句话,20万个Eclipse Bug,足球比赛相关,柏拉图式的爱情,太阳系以外的行星,11.3万个恐怖事件等. [编者按]在数据爆发式增长的逼迫下,当下数据分析能力已得到长足的发展,机器学习更成为数据处理中必不可缺少的一环.这里,为大家分享Robert Seaton在其个人博客上整理的100+最有趣的数据集,从柏拉图式的爱情到政治竞选再到死刑囚犯,可谓是应有尽有,旨在给大家的模型训练的…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…