推荐数据集MovieLens及评测 数据集简介 MoiveLens是GroupLens Research收集并发布的关于电影评分的数据集,规模也比较大,为了让我们的实验快速有效的进行,我们选取了发布于2003年2月的 MovieLens 1M,这个数据集包含6000个用户对4000个电影的一百万个评分.这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.数据集下载地址. 数据集格式 评分数据 在rating.dat文件当中,里面主要保存了…

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用…

基于邻域的算法(2) 上一篇我们讲了基于用户的协同过滤算法,基本流程就是寻找与目标用户兴趣相似的用户,按照他们对物品喜好的对目标用户进行推荐,其中哪些相似用户的评分要带上目标用户与相似用户的相似度作为权重来计算.但是,基于用户的协同过滤算法存在一些弊端,如计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难,其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系,另外也很难对推荐结果进行解释.那么,这一篇我们继续来了解一下基于物品的协同过滤算法. 基于物品的协同过滤算法(ItemCF) 基于物品的协同过滤…

前言 推荐系统实践那本书基本上就更新到上一篇了,之后的内容会把各个算法拿来当专题进行讲解.在这一篇,我们将会介绍矩阵分解这一方法.一般来说,协同过滤算法(基于用户.基于物品)会有一个比较严重的问题,那就是头部效应.热门的物品容易跟大量的物品产生相似性,而尾部的物品由于特征向量系数很少产生与其他物品的相似性,也就很少被推荐. 矩阵分解算法 为了解决这个问题,矩阵分解算法在协同过滤算法中共现矩阵的基础上加入了隐向量的概念,也是为了增强模型处理稀疏矩阵的能力.物品和用户的隐向量是通过分解协同过滤的共现…

前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境 本人机器所用的…

Spark探索经典数据集MovieLens 阅读目录 前言 环境 初步预览 探索用户数据 探索电影数据 探索评级数据 回到顶部 前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/moviele…

挺实在 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 简介 说到推荐系统,最经典的就是协同过滤,上图是一个协同过滤的例子.协同过滤主要分为俩种:user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤. 但是,现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做推荐.目前主要用的是 learningtorank 框架. 这里,是推荐系统的框架,整个推荐系统可以分为两部分,在线部分和离线部分. 在线部分主要负责…

本文基于<Spark 高级数据分析>第3章 用音乐推荐和Audioscrobbler数据 完整代码见 https://github.com/libaoquan95/aasPractice/tree/master/c3/recommend 1.获取数据集 本 章 示 例 使 用 Audioscrobbler 公 开 发 布 的 一 个 数 据 集. Audioscrobbler 是 last.fm 的 第一个音乐推荐系统. last.fm 创建于 2002 年,是最早的互联网流媒体广播站点之一.…

用户行为数据的二分图表示 用户的购买行为很容易可以用二分图(二部图)来表示.并且利用图的算法进行推荐.基于邻域的模型也可以成为基于图的模型,因为基于邻域的模型都是基于图的模型的简单情况.我们可以用二元组\((u,i)\)来表示用户\(u\)对物品\(i\)有过购买行为,这样的话数据集可以用一个二分图来表示.我这里尝试画一个二分图(有点丑,不要介意哈): graph LR A(A) -->a[a] A(A) -->b[b] A(A) -->d[d] B(B) -->b[b] B(B)…

基于邻域的算法(1) 基于邻域的算法主要分为两类,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是基于物品的协同过滤算法.我们首先介绍基于用户的协同过滤算法. 基于用户的协同过滤算法(UserCF) 基于用户的协同过滤算法是最古老的算法了,它标志着推荐系统的诞生.当一个用户甲需要个性化推荐时,首先找到那些跟他兴趣相似的用户,然后把那些用户喜欢的,甲没有听说过的物品推荐给用户甲,那么这种方式就叫做基于用户的协同过滤算法. 那么,这个算法包含两个步骤: 找到和目标用户兴趣相似的用户集合. 找到这个集合中的用户…