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…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.…

从今天起,我将制作一个电影推荐项目,在此写下博客,记录每天的成果. 其实,从我发布 C# 爬取猫眼电影数据 这篇博客后, 我就已经开始制作电影推荐项目了,今天写下这篇博客,也是因为项目进度已经完成50%了,我就想在这一阶段停一下,回顾之前学到的知识. 一.主要为手机端 考虑到项目要有实用性,我选择了手机端,电脑端用的人有点少.然后就是在 xamarin.Forms 和 xamarin.android 这两个中做选择了,我选择了前者,因为xamarin.Forms 更接近WPF ,我也百度了一下,…

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…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个.简单易用,同时支持多种推荐算法(基础算法.协同过滤.矩阵分解等). 设计surprise时考虑到以下目的: 让用户完美控制他们的实验.为此,特别强调 文档,试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确. 减轻数据集处理的痛苦.用户可以使用内置数据集(Movielens, Jester)和他们自己的自定义 数据集. 提供各种即用型预测算法, 例如基线算…

Github点赞接近 100k 的Spring Boot学习教程+实战项目推荐!   很明显的一个现象,除了一些老项目,现在 Java 后端项目基本都是基于 Spring Boot 进行开发,毕竟它这么好用以及天然微服务友好.不夸张的说,Spring Boot 是 Java 后端领域最最最重要的技术之一,熟练掌握它对于 Java 程序员至关重要. 这篇文章我会推荐一些优质的 Spring Boot 开源教程 和 Spring Boot 实战项目,帮助大家深入学习 Spring Boot.项目质量…

zend studio 做前端推荐安装的插件 1.Aptana插件代码提示 Zend Studio的aptana插件,解决了Zend Studio对前台代码支持不足的问题,而且在某些方面还比诸如dw优秀的功能特性,下面是安装完aptana插件后的一些配置,尤其是可以添加js库的 代码提示,很强大!对html,css,js代码提示功能,装上用了下,感觉不错. 官方下载网址:http://www.aptana.com/ 在线安装,location中输入:http://download.aptana.…

iOS手势学习UIGestureRecognizer & cocos2d 手势推荐 手势识别类型: UILongPressGestureRecognizer  // 长按UIPanGestureRecognizer  // 慢速拖动UIPinchGestureRecognizer  // 两指向內或向外拨动UIRotationGestureRecognizer   // 旋转UISwipeGestureRecognizer   // 快速滑动UITapGestureRecognizer   //…

数据可视化 1.数据的分析与统计 使用sql语句进行查询,获取所有数据的概述,包括电影数.电影类别数.人数.职业种类.点评数等. 2.构建数据可视化框架 这里使用了前端框架Bootstrap进行前端的开发,后台使用PHP进行开发. 以下是运行界面: 图1 登录界面 图2 点评电影展示 图3 电影推荐…

"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的…

“协同过滤”是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是“基于产品”的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的思想很简单: 首先读入数据,形成用户-电影矩阵,如图所示:矩阵中的数据为用户(横坐标)对特定电影(纵…

python3.4学习笔记(七) 学习网站博客推荐 深入 Python 3http://sebug.net/paper/books/dive-into-python3/<深入 Python 3> 的内容涵盖了 Python 3 及其与 Python 2 的区别.相对<深入 Python>而言,它 20% 的内容进行了修订,80% 的内容是全新的. 廖雪峰的官方网站,很多网友都推荐的学习python的名博http://www.liaoxuefeng.com/ 中文,免费,零起点,完整…

#!/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…

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载 baihualinxin关注 32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,673 1.机器学习入门经典<统计学习方法>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的<机器学习>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y 3. <数学之美>吴军博士著pdf下载 链接:https…

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…

利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 目录 利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 准备 1.任务描述: 2.数据下载 3.部分数据展示 实操 1.设置输入输出路径 2.配置spark 3.读取Rating文件 4.读取movie文件 5.保存结果 6.结果 你可能会遇到的问题 问题一:结果输出目录已存在 问题二:缺少hadoop环境变量 准备 1.任务描述: 在推荐领域有一个著名的开放测试集,下载链接是:http://grouplens.org/datasets/movielens/,该测试集包…

#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…

什么是web前端? 在以前,通俗的讲是网页制作,在现在,哼哼,可以参考这篇文章 http://tieba.baidu.com/p/4817153404 那么如果高效优雅的学习web呢? 注:以下纯属个人观点,如果不当请指出 第一阶段.html(5)+css(3) Html和css是基础中的基础,但对于很多html标签和css属性是平常开发中很难用到的,如果系统的学真的不知道学到猴年马月,所以学会一些常用的就好了,这些基础就不用买书了.推荐跟着慕课网在线敲一下代码,它那里讲的都是一些常用的东西ht…

很多人迷惑于区块链和以太坊,不知如何学习,本文简单说了一下学习的一些方法和资源. 一. 以太坊和区块链的关系 从区块链历史上来说,先诞生了比特币,当时并没有区块链这个技术和名词,然后业界从比特币中提取了技术架构和体系,称之为区块链技术.从比特币提取的区块链技术称之为区块链1.0时代,那个时候的应用主要以电子货币和去中心化交易为主,比如各种山寨币.而以太坊将区块链带入了2.0的时代,区块链2.0不是推翻了1.0,而是在1.0的基础上实现了区块知晓.价值知晓.图灵完备,并进行了细节优化,从而形成了以…

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用户的推荐 主要做三个部分:1.读取数据:2.构建用户与用户的相似度矩阵:3.进行推荐: 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 这个文件构建item-用户的倒排表用于构建用户和用户的相似度矩阵,构建用户-item的倒排表用于推荐 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/recommendat…

在学习UI设计的过程当中,特别想学或者零基础的人来说,需要学习到很多知识,比如软件 PS AI ,理论 色彩 排版 规范 UE 等,这些都是一名UI设计师需要学习的知识,而学习到这些知识,可以通过视频,书籍,网站,培训等多种方法学习,今天就和大家推荐下学习设计所要看的一些书籍. 一.<设计心理学> 内容简介: 设计心理学是设计专业一门理论课,是设计师必须掌握的学科.设计心理学是建立在心理学基础上,把人们心理状态,尤其是人们对于需求的心理通过意识作用于设计的一门学问.它同时研究人们在设计创造过程…

于我个人而言,我很喜欢Python,当然我也有很多的理由推荐你去学python.我只说两点.一是简单,二是写python薪资高.我觉得这俩理由就够了,对不对.买本书,装上pycharm,把书上面的例子习题都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭个小网站..完美...(小伙伴们有问到该学python2.7还是3.X,那我的答案是:目前大多数实际开发,都是用2.7的,因为实际项目开发有很多依赖的包,都只支持到2.7,你用3.X干不了活.那你能怎么办.所以不需要纠结.等3.X普及,你写的2.7代…

C语言是面向过程的,而C++是面向对象的 C和C++的区别: C是一个结构化语言,它的重点在于算法和数据结构.C程序的设计首要考虑的是如何通过一个过程,对输入(或环境条件)进行运算处理得到输出(或实现过程(事务)控制). C++,首要考虑的是如何构造一个对象模型,让这个模型能够契合与之对应的问题域,这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程(事务)控制. 所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决问题的思想方法不一样.之所以说C++比C更先进,是因为" 设计这个概念已经被融入到C++之中…

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…

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…

HTML & CSS W3C官网 HTML学习  CSS学习 书籍: <Head First HTML与CSS.XHTML(中文版)><CSS禅意花园(修订版)> 视频: <零基础学HTM语言> 网易云课堂  CSS3视频公开课    网易云课堂  学习CSS的精华,即布局.Css视频教程 较为熟练后: 继续深入学习相关类库和框架,推荐Sass和Compass,点击前往视频教程 二.javascript 初学: javascript视频教程 书籍: <He…

  虽然,多年java,正在java,看样子还得继续java.(IT小城,还是整java随意点)应用程序 运行于操作系统之上,  晓操作系统,方更晓应用程序. 主看windows,因为可玩性高,闭源才有意思.(莫忘2008年,微软盗版黑屏事件) 书籍推荐(全中文 ),按顺序 ======  windows应用程序  =============C&C++, 略 (懒~,就那几本,程序员都知道)<windows程序设计> (第5版.珍藏版), 非珍藏版的翻译垃圾,莫看<WINDOWS…

谷歌官方维护了一个基于go语言的开源项目列表: https://github.com/golang/go/wiki/Projects 其中有非常多的优秀项目值得学习,有几百行代码适合新手阅读的项目,也有大型如nsq.docker等的项目. 下面推荐几款适合学习的项目: 1.cache2go https://github.com/muesli/cache2go 比较简单的一个缓存库,代码量很少,适合新手学习,可以学习到锁.goroutines等. 2.groupcache https://gith…

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐…