“隐语义”的真正背景       LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为LSI(latent semantic index),是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法.该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents),并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系:而丌同的是,LSA将词和文档映射到潜…

港真,自己一直非常希望做算法工程师,所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习,今天了解到的算法,就是我们生活中无处不在的推荐系统算法. 其实,向别人推荐商品是一个很常见的现象,比如我用了一个好的商品,向朋友安利之类的.在以前广告系统不发达的时候,我们也是靠口口相传来进行商品的推广.那么为什么,现在推荐系统变的非常重要了呢?,在以前,我们的商品不像现在的物品一样琳琅满目,我们有时间,可以把商品都浏览一遍在进行选择,因为我们都想选择所有商品中最好的,而现在,由于资源的众多,我们不会用大把…

代码报错注意事项: 1:最后Ctrl+shift+O  导入包2:导入mahout包3:新建datafile文件包,在其下面新建csv文件…

SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述   1.1 项目安排     1.2 三大协同过滤   1.3 项目开发工具   2 Movielens数据集简介 MovieLens是推荐系统常用的数据集: MovieLens数据集中,用户对自己看过的电影进行评分,分值为1~5: MovieLens包括两个不同大小的库,适用于不同规模的算法: ·小规模的库事943个独立用户对1682部电影做的10000次评分的数据: ·大…

基于spark-streaming实时推荐系统(一) 基于spark-streaming实时推荐系统( 二) 基于spark-streaming实时推荐系统(三)…

基于内容的推荐…

数据挖掘:关联规则挖掘…

推荐系统分类 基于应用领域分类:电子商务推荐,社交好友推荐,搜索引擎推荐,信息内容推荐基于设计思想:基于协同过滤的推荐,基于内容的推荐,基于知识的推荐,混合推荐基于使用何种数据:基于用户行为数据的推荐,基于用户标签的推荐,基于社交网络数据,基于上下文信息(时间上下文,地点上下文等等) 协同过滤的基本思想 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的, 在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目彔作为推荐给你.核心问题:如何确定一个用户是丌是和你有…

OLAP(联机分析处理)是数据仓库的主要应用之一,通过设计维度.度量,我们可以构建星型模型或雪花模型,生成数据多维立方体Cube,基于Cube可以做钻取.切片.旋转等多维分析操作.早在十年前,SQL Server.Oracle 等数据库软件就有OLAP产品,为用户提供关系数据库.多维数据集.可视化报表的整套商业智能方案. (本科毕业设计就是做OLAP分析,对相关理论和实践有兴趣的可以参阅我的论文,链接:https://share.weiyun.com/d6b7a9b521927d93c004ef…

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…