基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的…

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:…

代码基本来自项亮的<推荐系统实践>,把书上的伪代码具体实现,还参考了https://www.douban.com/note/336280497/ 还可以加入对用户相似性的归一化操作,效果会更好. 数据集为MovieLens的10万条数据. 链接:MoiveLens #coding:utf-8 import random,math from operator import itemgetter class UserBasedCF: def __init__(self,trainDataFile=…

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…

Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称.由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出. [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式.该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效,而且其精确度与其它复杂费时的算法相比也不相上下. [2]. 该系列算法也被用来改进其它算法.[3][4]. 目录   [隐藏] 1 协同过滤简介及其主要优缺点2 Item-based协同过滤 和 过适3 电子商务…

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.…

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织…

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍 基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,…

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_136 时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式. 那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法…