实现协同过滤算法的第一步是:计算用户或项目之间的相似度.接下来介绍pdist和squareform 用法: D = pdist(X) D = pdist(X,distance)   D = pdist(X)计算 X 中各对行向量的相互距离(X是一个m-by-n的矩阵). 这里 D 要特别注意,D 是一个长为m(m–1)/2的行向量.可以这样理解 D 的生成:首先生成一个 X 的距离方阵,由于该方阵是对称的,且对角线上的元素为0,所以取此方阵的下三角元素,按照Matlab中矩阵的按列存储原则,此下…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)? 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验.集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的部分. Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web…

1.引言 假如你经营着一家网店,里面卖各种商品(Items),有很多用户在你的店里面买过东西,并对买过的Items进行了评分,我们称之为历史信息,现在为了提高销售量,必须主动向用户推销产品,所以关键是要判断出用户除了已经买过的商品之外还会喜欢哪些商品,这就需要利用用户购买商品过程产生的历史信息.协同过滤通常分为基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤. 基于用户的协同过滤:利用用户之间的相似度进行推荐 基于物品的协同过滤:利用物品之间的相似度进行推荐 2.原理 关于协同过滤的原理网上到处都有,思想…

一.问题背景 倒排索引其实就是出现次数越多,那么权重越大,不过我国有凤巢....zf为啥不管,总局回应推广是不是广告有争议... eclipse里ctrl+t找接口或者抽象类的实现类,看看都有啥方法,有时候hadoop的抽象类返回的接口没有需要的方法,那么我们返回他的实现类. 吧需要的文件放入hdfs下的目录下,只要不是以下划线开头的均算. 二.理论准备 搜索引擎查询的时候就是查询这个单词文档矩阵,旺旺采用倒排索引存储,后缀树也可以. 不管理论直接看例子,这是原始的文档 下面是简单的索引,只是表…

协同过滤(collaborative filtering) 推荐系统: 百度百科的定义是:它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程主要有有以下几种推荐的方式: 基于内容的推荐 协同过滤 关联推荐 混合推荐 协同过滤 这里我们主要考虑的是协同过滤,这也是最经典的推荐算法.协同过滤的思想很简单,就是像我们平时需要找一部好看的电影最简单的方式就是找兴趣相同的人推荐. 相似度计算: 相似度的计算主要有以下几种方法: 基于欧氏距离 相似度…

1.推荐系统中的算法: 协同过滤: 基于用户 user-cf 基于内容 item –cf slop one 关联规则 (Apriori 算法,啤酒与尿布) 2.slope one 算法 slope one 算法是基于不同物品之间的评分差的线性算法,预测用户对物品评分的个性化算法.slope one 算法是由daniel 教授在2005年提出.主要分为2步 1. 计算物品之间评分差的平均值,记为物品间的评分偏差: 2.根据物品间的评分偏差和用户的历史评分,给用户生成预测评分高的推荐物品列表. 实例…

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如…

因为协同过滤内容比较多,就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战,可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战,仍然参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其中有一些基础和算法类的,会有其他一些文章来做参考. 1.3 协同过滤实例 1.3.1 算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某…