最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下

J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍 基于物品的协同过滤算法是目前业界应用最多的算法,亚马逊网.Netflix.Hulu.YouTube 都使用该算法作为推荐系统的基础算法.算法核心思想是根据用户对物品的历史行为记录,先计算物品之间的相似度,得到与物品最相似的 TopN 个物品,再利用用户对物品的历史行为,将用户访问过的物品的相似物品推荐给用户.也就是说,

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm

目录 1. 前言 2. 原理&计算&改进 3. 总结 1. 前言 说完基于用户的协同过滤后,趁热打铁,我们来说说基于物品的协同过滤:"看了又看","买了又买". 如果说协同过滤在推荐系统的召回策略中,占据着非常重要的地位,那么基于物品的协同过滤ItemCF,就是协同过滤的重心. 协同过滤算法诞生于1998年,由亚马逊首先提出,论文是:Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm

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

ItemCF_基于物品的协同过滤 1.    概念 2.    原理 如何给用户推荐? 给用户推荐他没有买过的物品--103 3.    java代码实现思路 数据集: 第一步:构建物品的同现矩阵 第二步:构建用户的得分矩阵 第三步:同现矩阵*评分矩阵 第四步:拿到最终结果,排序,得到给用户的推荐列表   问题一:物品同现矩阵和用户得分矩阵如何构建? 问题二:矩阵相乘如何来做?   六个MapReduce step1_第一个MapReduce: 目的-->去重去除数据集中重复的数据     第一

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

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要

http://blog.fens.me/hadoop-mahout-mapreduce-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, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.

ItemCF_基于物品的协同过滤 1.    概念 2.    原理 如何给用户推荐? 给用户推荐他没有买过的物品--103 3.    java代码实现思路 数据集: 第一步:构建物品的同现矩阵 第二步:构建用户的得分矩阵 第三步:同现矩阵*评分矩阵 第四步:拿到最终结果,排序,得到给用户的推荐列表   问题一:物品同现矩阵和用户得分矩阵如何构建? 问题二:矩阵相乘如何来做?   六个MapReduce step1_第一个MapReduce: 目的-->去重去除数据集中重复的数据     第一

文章的UML图比较好看..... 原文链接:www.cnblogs.com/anny-1980/articles/3519555.html 基于物品的协同过滤ItemCF 数据集字段: 1．  User_id: 用户ID 2．  Item_id: 物品ID 3．  preference:用户对该物品的评分 算法的思想: 1．  建立物品的同现矩阵A,即统计两两物品同时出现的次数 数据格式:Item_id1:Item_id2        次数 2．  建立用户对物品的评分矩阵B,即每一个用户对某

[论文标题]Amazon.com recommendations: item-to-item collaborative filtering (2003,Published by the IEEE Computer Society) [论文作者]Greg Linden,Brent Smith,and Jeremy York • Amazon.com [论文链接]Paper (5-pages // Double column) [Info] 亚马逊是推荐系统领域最具代表性的公司之一.(还有一家是N

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDY0NTMxOQ==&mid=2247484291&idx=1&sn=4599b4e31c2190e363aa379a92794ace&chksm=9f38e0aba84f69bd5b78b48e31b3f5b3792ec40e2d25fdbe6bc735f9c98ceb4584462b08e439&mpshare=1&scene=23&srcid=1203R0eHzjmf

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织

好早的时候就打算写这篇文章,可是还是參加阿里大数据竞赛的第一季三月份的时候实验就完毕了.硬生生是拖到了十一假期.自己也是醉了... 找工作不是非常顺利,希望写点东西回想一下知识.然后再攒点人品吧,仅仅能如此了. 一.问题背景 二.基于用户的协同过滤算法介绍 三.数据结构和实验过程设计 四.代码 一.问题背景 首先介绍一下问题的背景.如今我有四个月的用户.品牌数据<user,brand>.即用户在这四个月中的某一天购买了某个品牌(当然为了简化算法模型.将购买时间省去,后面再说). 即如今有这四个

实验目的 初步认识推荐系统 学会用mapreduce实现复杂的算法 学会系统过滤算法的基本步骤 实验原理 前面我们说过了qq的好友推荐,其实推荐算法是所有机器学习算法中最重要.最基础.最复杂的算法,一个推荐系统的架构,需要综合考虑离线计算.实时计算.需要用到的技术可能还有Flume.Kafka.Redis.Storm.Spark,算法包括ALS矩阵分解.协同过滤.线性回归.余弦相似度等. 1.协同过滤 协同过滤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用户感兴趣的信息,个人通过合作

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

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协