SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述   1.1 项目安排     1.2 三大协同过滤   1.3 项目开发工具   2 Movielens数据集简介 MovieLens是推荐系统常用的数据集: MovieLens数据集中,用户对自己看过的电影进行评分,分值为1~5: MovieLens包括两个不同大小的库,适用于不同规模的算法: ·小规模的库事943个独立用户对1682部电影做的10000次评分的数据: ·大

抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s

人一生必看的100部电影(全球最佳电影排名榜TOP250) 人的一生能看多少部电影?假设我们每周都看一部,从10岁看到80岁将会看3640部.但是我们也不可能喜欢这全部的电影.大多数的可能,我们会根据朋友,或者其他来源的推荐去观看.如果看的影片不合自己口味,我们会很悲哀.本次的榜单是亚马逊公司旗下的IMDB数据库筛选出的全球最佳电影排行榜.这里有全球无数人同样喜爱的各类电影,从中获取你还没看过的电影将是最好的选择! 第001名 教父 The Godfathertop (1972) 第002名 肖

马上就要过年啦 过年在家干啥咧 准备好被七大姑八大姨轮番「轰炸」了没? 你的内心 os 是这样的 但实际上你是这样的 应付完之后 闲暇时刻不妨看看电影 接下来咱们就来爬取豆瓣上评分最高的 250部电影 这次我们就要来使用上次说的 BeautifulSoup+ Reuqests 进行爬取啦 这次 我们将爬取到的内容存放到 excel 吧 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势   我们还是老样子 先摸清对方的底 知己知彼 百战不殆 首先打开我们的目标链接 https://movie.do

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前面几天介绍的都是博客园的内容,今天我们切换一下,了解一下大家都感兴趣的信息,比如最近有啥电影是万众期待的? 猫眼电影是了解这些信息的好地方,在猫眼电影中有5个榜单,其中最受期待榜就是我们今天要爬取的对象.这个榜单的数据来源于猫眼电影库,按照之前30天的想看总数量从高到低排列,取前50名. 我们先看一下这个表单中包含什么内容: [插入图片,6猫眼榜单示例] 具体的信息有"排名,电影海报,电影名称,主演,上映时间"以及想看人数,今天我们主要关注前面5个信息的收集. 之前我们用正则表达式,

之前对依赖注入的概念一直感到模糊,直到看了这篇文章:http://www.iteye.com/topic/1122835 引述: IoC(控制反转:Inverse of Control)是Spring容器的内核,AOP.声明式事务等功能在此基础上开花结果.但是IoC这个重要的概念却比较晦涩隐讳,不容易让人望文生义,这不能不说是一大遗憾.不过IoC确实包括很多内涵,它涉及代码解耦.设计模式.代码优化等问题的考量,我们打算通过一个小例子来说明这个概念. 通过实例理解IoC的概念 贺岁大片在中国已经形

引述:IoC(控制反转:Inverse of Control)是Spring容器的内核,AOP.声明式事务等功能在此基础上开花结果.但是IoC这个重要的概念却比较晦涩隐讳,不容易让人望文生义,这不能不说是一大遗憾.不过IoC确实包括很多内涵,它涉及代码解耦.设计模式.代码优化等问题的考量,我们打算通过一个小例子来说明这个概念. 通过实例理解IoC的概念 贺岁大片在中国已经形成了一个传统,每到年底总有多部贺岁大片纷至沓来让人应接不暇.在所有贺岁大片中,张之亮的<墨攻>算是比较出彩的一部.该片讲述

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/, 一篇详细的入门级的推荐系统的文章,这篇文章内容详实,格式漂亮,推荐给大家. 下面是翻译,翻译关注的是意思,不是直译哈,大家将就着看, 如果英文好,推荐看原文,原文的排版比我这个舒服多了. NOTE: 原文中发现一个有误的地方,下面我会用 红色 标出来. 同时,我在翻译的过程中,有疑虑或者值得商榷的地方,我会

应用kNN算法预测豆瓣电影用户的性别 摘要 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同,因此进行了此实验.利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影,对其类型进行统计,以得到的37种电影类型作为属性特征,以用户性别作为标签构建样本集.使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器,使用样本中的90%作为训练样本,10%作为测试样本,准确率可以达到81.48%. 实验数据 本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影,选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影.对每个用户的电影类型进行统计.

一,前提准备         1.R语言包:ggplot2包(绘图),recommenderlab包,reshape包(数据处理)         2.获取数据:大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集,网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/,也可以通过网盘下载https://yunpan.cn/Oc6R9apvCnVXGc访问密码 e1af.这里包含了数据集和数据说明,该数据集是由943位用户对1682部电影的一

数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | timestamp. 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ 1.引入pandas,numpy包 2.读取数据:首先,文件如果不在默认路径下,需要更改路径,使用下面两行命令,另外要注意正反斜杠的应用. os.getcwd() os.chdir("新

用Python构建你自己的推荐系统 现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品

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在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中,我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论,本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐.由于现有主流开源类库都没有BPR,同时它又比较简单,因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法,下面我们开始吧. 1. BPR算法回顾 BPR算法是基于矩阵分解的排序算法,它的算法训练集是一个个的三元组$<u,i,j>$,表示对用户u来说,商品i的优先级要高于商品j.训练成

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格

十五.异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机 15.2 高斯分布 15.3 算法 15.4 开发和评价一个异常检测系统 15.5 异常检测与监督学习对比 15.6 选择特征 15.7 多元高斯分布(选修) 15.8 使用多元高斯分布进行异常检测(选修) 十六.推荐系统(Recommender Systems) 16.1 问题形式化 16.2 基于内容的推荐系统 16.3 协同过滤 16.4 协同过滤算法 16.5 向量化:低秩矩阵分解 16.6 推行工作上的细节:均

Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到一组优良的特征.通过推荐系统(recommender systems),将领略一小部分特征学习的思想. 假使有 5 部电影,3部爱情片.2部动作片.  4 个用户为其中的部分电影打了分.现在希望构建一个算法,预测每个人可能给没看过的电影打多少分,以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:nu     

这部分内容来源于Andrew NG老师讲解的 machine learning课程,包括异常检测算法以及推荐系统设计.异常检测是一个非监督学习算法,用于发现系统中的异常数据.推荐系统在生活中也是随处可见,如购物推荐.影视推荐等.课程链接为:https://www.coursera.org/course/ml (一)异常检测(Anomaly Detection) 举个栗子: 我们有一些飞机发动机特征的sample:{x(1),x(2),...,x(m)},对于一个新的样本xtest,那么它是异常数

1.MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格算法(STING.WaveCluster等),等等. 较权威的聚类问题定义:所谓聚类问题,就是给