协同过滤需要注意的三点: gray sheep(有人喜欢追求特别,协同过滤一般只能从共同的人或物间找相似) shilling attack(水军刷好评导致数据错误,无法带来精确的推荐) cold start(冷启动,初次登陆网站,没有给商品打分,怎么推荐) 1.基于memory的CF (1)基于用户的CF Wu,v指的是两个用户之间的相似度 Pa,i指的是a用户对i商品的打分 4.67=用户1给所有商品打分的平均值,即(4+5+5)/3 (2)基于item的CF  计算列与列之间的相关性(商品与

寒神解释:某些用户的倾向性和品味没有一致性,比较散.因此在协同过滤这种算法里,没办法和某个group有很高的相似/一致度,推荐会失效. 我理解是寻找邻居时候计算得到的相似度和其他用户相似度都非常小,或者说都低于阈值,这样由于没有邻居,那么就不是CF了.

本周内容较多,故分为上下两篇文章. 本文为下篇. 一.内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System(创建异常检测系统) Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supe

http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643 〇.说明 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 一.引入 推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了.不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是入门水平的总结罢了. (本文所用测试数据是movielens

如果要实现Taste算法,必备的条件是: 1) JDK,使用1.6版本.需要说明一下,因为要基于Eclipse构建,所以在设置path的值之前要先定义JAVA_HOME变量. 2) Maven,使用2.0.11版本或以上.在eclipse上安装maven插件—m2eclipse. 3)Apache Mahout,使用0.5版本. Apache Mahout -Taste Documentation中的安装步骤: 4. Demo To build and run the demo, follow 

1. 定义 协同过滤(Collaborative Filtering)有狭义和广义两种意义: 广义协同过滤:对来源不同的数据,根据他们的共同点做过滤处理. Collaborative filtering (CF) is a technique used by some recommender systems.[1] Collaborative filtering has two senses, a narrow one and a more general one.[2] In general,

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

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

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

原文:http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF),wiki上的定义是:简单来说是利用某兴趣相投.拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要. 以上定义太拗口,举个简单的例子:我现在多年不看日本anime的新番了,最近突然又想

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:

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

在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法.本文将带你深入了解协同过滤的秘密.下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐.这就是协同过滤的核心思想. 换句话说

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-itemcf/ 感谢! Posted: Oct 14, 2013 Tags: HadoopitemCFMahoutMapReducemr Comments: 52 Comments Mahout分步式程序开发 基于物品的协同过滤ItemCF Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Z

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/25485893 协同过滤算法:http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/17228643

第一部分是学习ID3时候积累的. 一.以前写的基础知识 1.信息:是用来消除不确定性的度量,信息量的大小,由所消除的不确定性的大小来计量(香农). 2.由于不确定性是由随机性引起的,所以用概率来描述和计量:熵entropy:源于热力学,是分子混乱程度的度量. 3.X(离散型随机变量)的熵H(X) 为:H(X)= - ∑x ∈X p (x) log2 p (x),其中,约定0log2 0 = 0,通常单位为bits;一个随机变量的熵越大,它的不确定性就越大,正确估计其值的可能性就越小.越不确定的随

下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor