原文:经典算法题每日演练--第六题 协同推荐SlopeOne 算法 相信大家对如下的Category都很熟悉,很多网站都有类似如下的功能,“商品推荐”,"猜你喜欢“,在实体店中我们有导购来为我们服务,在网络上 我们需要同样的一种替代物,如果简简单单的在数据库里面去捞,去比较,几乎是完成不了的,这时我们就需要一种协同推荐算法,来高效的推荐浏览者喜 欢的商品. 一:概念 SlopeOne的思想很简单,就是用均值化的思想来掩盖个体的打分差异,举个例子说明一下: 在这个图中,系统该如何计算“王五“对”电…

相信大家对如下的Category都很熟悉,很多网站都有类似如下的功能,“商品推荐”,"猜你喜欢“,在实体店中我们有导购来为我们服务,在网络上 我们需要同样的一种替代物,如果简简单单的在数据库里面去捞,去比较,几乎是完成不了的,这时我们就需要一种协同推荐算法,来高效的推荐浏览者喜 欢的商品. 一:概念 SlopeOne的思想很简单,就是用均值化的思想来掩盖个体的打分差异,举个例子说明一下: 在这个图中,系统该如何计算“王五“对”电冰箱“的打分值呢?刚才我们也说了,slopeone是采用均值化的思想…

       Slope One 算法 是一种基于评分的预测算法, 本质上也是一种基于项目的算法.与一般的基于项目的算法不同, 该算法不计算项目之间的相似度, 而是用一种简单的线性回归模型进行预测(可以扩展) 算法易于实现, 计算速度快, 可扩展性好, 同时对数据稀疏性有较好的适应性.        例如下面表格里有3个用户对4个物品的评分   101 102 103 104 UserX 5 3.5     UserY 2 5 4 2 UserZ 4.5 3.5 1 4 求物品两两之间的差值平均…

一.加权SlopeOne算法公式: (1).求得所有item之间的评分偏差 上式中分子部分为项目j与项目i的偏差和,分母部分为所有同时对项目j与项目i评分的用户数 (2).加权预测评分 项目j与项目i 上式中表示用户u对项目j的评分预测,分子为项目j对项目i的偏差加上用户对项目i的评分,cji表示同时对项目j与项目i评分的用户数 二.python实现 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- user_data = {"小明": {"…

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…

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协…

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:…

本文引自http://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 如果说过去的十年是搜索技术大行其道的十年,那么个性化推荐技术将成为未来十年中最重要的革新之一.目前几乎所有大型的电子商务系统,如Amazon.CDNOW.Netflix等,都不同程度地使用了各种形式的推荐系统.而近来以“发现”为核心的网站正开始在互联网上崭露头角,比如侧重于音乐推荐的八宝盒,侧重于图书推荐的豆瓣等等.   那么,一个好的推荐系统需要满足什么目标呢?个性化推荐系统必须能够基于用户之前的口味和…

前言:在空间里回顾了我的2014,从生活.技术.家庭等各方面对自己进行总结剖析,也是给自己一个交代.也想在博客上专门写一篇2014年度菜鸟的技术路回忆录,但是因为各种事一再耽搁了,现在来写也就更显得不合时宜了,也就作罢了,反正码农的生活都是围绕着pc.代码转,绕不开整天敲敲打打的26个字母. 看着在园子的园龄单位从月变成年,翻翻过去写的博客从大数据到可视化以及一些零散分支,渐渐的发现,变化的时间,不变的是成长. 书归正传,这两天有看到阿里在举办一个天池大数据竞赛,仔细一看,做的是推荐算法.抱着一…

来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/index.html 推荐引擎简介 推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容(例如电影.音乐.书籍.新闻.图片.网页等)推荐给可能感兴趣的用户.通常情况下,推荐引擎的实现是通过将用户 的个人喜好与特定的参考特征进行比较,并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度.参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的,或是基于用户所在的社…