1,先看FM部分. 2,看看冷启动. 0,热门召回源. 1,男女召回源,年龄召回源,职业召回源,score最高. 2,男女年龄职业相互组合: 3,存入redis.天级别更新. 3,召回+排序先搞懂. 4,排序一个一个往里套.(按照电商的做法,rmse,auc) ----------问题讨论-------- 1,目前进度都有哪些? 2,协同都是你们自己写的吗? 3,模型用了哪一个了? 4, jiaxin 后来的课程如何?有用的? ------1, 数据阶段---------- ratings.da…

#基于用户的推荐类算法 from math import sqrt #计算两个person的欧几里德距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs(person1): if item in prefs(person2): si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[p…

数据集: https://grouplens.org/datasets/movielens/ ml-latest-small 协同过滤算法理论基础 https://blog.csdn.net/u012995888/article/details/79077681 相似度计算主要有三个经典算法:余弦定理相似性度量.欧氏距离相似度度量和杰卡德相似性度量.下面分别进行说明: 余弦定理相似性度量       三角形余弦定理公式:,由该公式可知角A越小,bc两边越近.当A为0度时,bc两边完全重合. 当b…

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor…

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M…

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le…

<学习之学习> 第一课:混沌初开 李善友 1,课程目标:建立个人的多元思维模型,帮助企业找到创新驱动的增长战略. 2,创新:第二曲线创新,创新理论之父熊彼特. 3,核心课:第二曲线,非连续性,第一性原理:创新管理课:产品创新,营销创新,运营创新,模式创新,组织创新,战略创新:创新思维课:物理学思维,生物学思维,美学思维. ----第一课,作业---- 未来一年(4个月)的学习目标: (1)建立自己的多元思维模型: (2)19年之前学完混沌的课程:(一个月三课)学分做到top3. (3)为以后的…

一共5个小节. 第一节:开始学习 1,投资人最看重的一点:CEO的学习能力. (因为CEO需要:找优秀的合伙人,需要市场调研,机会判断,组建团队,验证方向,去融资,冷启动,做增长,解决法务,财务,税务等问题.能不能在一两年内快速补齐这些能力,对创业成败就变得机器关键) 2,我的创业学习能力如何----- 创业者学习能力反思: (1)如果给你的创业能力学习打分,你觉得是多少分?(满分100分) 答:version1:90分. version2: 40分.(会被裁员,会失业,会找不到工作) vers…

推荐算法有基于协同的Collaboration Filtering:包括 user Based和item Based:基于内容 : Content Based 协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于商品的推荐 查看数据u.data 主要用到前3列分别指 用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件主要用户构建物品的相似度矩阵 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/re…

NMF是很久以前学的,基本快忘没了,昨天YX提出来一个关于NMF(同音同字不同义)的问题,才又想起来. 自己的学习笔记写的比较乱,好在网上资料多,摘了一篇,补充上自己笔记的内容,留此助记. NMF概念出现的比较早,差不多在电脑还没有开始繁荣起来,NMF及相关的一些算法已经很成熟了.NMF用在电影推荐.商品推荐也并不是很适合,现在大多使用SVD之类的算法.不过这篇只是学习的记录,有个例子总比枯燥的啃概念好的多. 场景 让我们假设一个场景. 相像当前这个档期,有10部电影正在上映,我们把它们放到一个…