本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就

港真,自己一直非常希望做算法工程师,所以自己现在开始对现在常用的大数据算法进行不断地学习,今天了解到的算法,就是我们生活中无处不在的推荐系统算法. 其实,向别人推荐商品是一个很常见的现象,比如我用了一个好的商品,向朋友安利之类的.在以前广告系统不发达的时候,我们也是靠口口相传来进行商品的推广.那么为什么,现在推荐系统变的非常重要了呢?,在以前,我们的商品不像现在的物品一样琳琅满目,我们有时间,可以把商品都浏览一遍在进行选择,因为我们都想选择所有商品中最好的,而现在,由于资源的众多,我们不会用大把

基于spark-streaming实时推荐系统(一) 基于spark-streaming实时推荐系统( 二) 基于spark-streaming实时推荐系统(三)

我理解的推荐系统本质是一种排序方式.排序的规则是按照我们预测的用户喜好程度的一个排序的列表,而如何定义用户的喜好程度是推荐系统要解决的核心问题.机器学习的算法只是推荐系统的一部分.构建一个完整的推荐系统将会使用到多个大数据的组件,从而在实际的项目中实现数据的存储,计算,模型更新. 一.什么是推荐系统 举个例子,我使用读书,如果是去传统的图书馆,面对一个个的书架我会迷茫拿出哪一本来阅读.但是现在登录个阅读软件或者使用kindle,他们会给出一些阅读建议. 这些建议的基础就是推荐系统,底层通常是使用

OLAP(联机分析处理)是数据仓库的主要应用之一,通过设计维度.度量,我们可以构建星型模型或雪花模型,生成数据多维立方体Cube,基于Cube可以做钻取.切片.旋转等多维分析操作.早在十年前,SQL Server.Oracle 等数据库软件就有OLAP产品,为用户提供关系数据库.多维数据集.可视化报表的整套商业智能方案. (本科毕业设计就是做OLAP分析,对相关理论和实践有兴趣的可以参阅我的论文,链接:https://share.weiyun.com/d6b7a9b521927d93c004ef

一.人工智能之自然语言处理 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),是人工智能的分支科学,意图是使计算机具备处理人类语言的能力. “处理人类语言的能力”要达到什么效果呢?举个例子!班主任问路班长:“你能把粉笔递过来么?”.这句话有两层意思,第一层:你能不能把粉笔递过来:第二层:把粉笔递过来.Get到第一层,班长回答“能”,Get到第二层意思,班长递上粉笔.倘若班长仅回答了“能”,情景略尴尬. 对于人类来说,Get到两层意思没什么问题,但是要计算机Get到

“隐语义”的真正背景       LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析,也被称为LSI(latent semantic index),是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法.该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents),并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系:而丌同的是,LSA将词和文档映射到潜

1.引言 许多网站都喜欢让用户点击“喜欢/不喜欢”,“顶/反对”,也正是这种很简单的信息也可以利用起来对用户进行推荐!这里介绍一种基于网络结构的推荐系统! 由于推荐系统深深植根于互联网,用户与用户之间,商品与商品之间,用户与商品之间都存在某种联系,把用户和商品都看作节点,他(它)们之间的联系看作是边,那么就很自然地构建出一个网络图,所以很多研究者利用这个网络图进行个性化推荐,取得了不错的效果! 2.二部图 上面就是一个二部图:分为连个部分,圆圈代表的节点为一部分,方块代表的节点为另一部分,二部图

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模

[论文标题]Collaborative Memory Network for Recommendation Systems    (SIGIR'18) [论文作者]—Travis Ebesu (Santa Clara University).—Bin Shen (Google).—Yi Fang (Santa Clara University) [论文链接]Paper(10-pages // Double column) [摘要] 在现代网络平台上,推荐系统对于保持用户对个性化内容的关注起着至关

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

使用用户打标签次数*物品打标签次数做乘积的算法尽管简单.可是会造成热门物品推荐的情况.物品标签的权重是物品打过该标签的次数,用户标签的权重是用户使用过该标签的次数.从而导致个性化的推荐减少,而造成热门推荐. 运用TF-IDF的思想能够对算法进行改进.TF-IDF(term frequemcy-inverse documnet frequency)是一种用于资讯检索和文本挖掘的加权技术.用来评估一个词的重要程度.其主要思想是假设某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,而且在其它文章中非常少出现,

转自:用户推荐系统_python 代码-豆瓣书籍:项亮的<推荐系统实践> import random import math class UserBasedCF: def __init__(self,train = None,test = None): self.trainfile = train self.testfile = test self.readData() def readData(self,train = None,test = None): self.trainfile =

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  矢量化:低秩矩阵分解 16.6  推行工作上的细节:均值归一化 16.1  问题形式化

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

根据在炼数成金上的学习,将部分代码总结一下在需要的时候可以多加温习.首先根据原理作简要分析.一般推荐系统使用的协同过滤推荐模型:分别是基于ItemCF的推荐模型或者是基于UserCF的推荐模型:首先分析一下基于用户的推荐系统模型:基于用户的协同过滤,通过不同用户对物品的评分来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性做出推荐.简单来讲就是:给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品. 基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐

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

前言 经过2节对MovieLens数据集的学习,想必读者对MovieLens数据集认识的不错了:同时也顺带回顾了些Spark编程技巧,Python数据分析技巧. 本节将是让人兴奋的一节,它将实现一个基于Spark的推荐系统引擎. PS1:关于推荐算法的理论知识,请读者先自行学习,本文仅介绍基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现. PS2:全文示例将采用Scala语言. 第一步:提取有效特征 1. 首先,启动spark-shell并分配足够内存: 2. 载入用户对影片的评级数据: // 载

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  矢量化:低秩矩阵分解 16.6  推行工作上的细节:均值归一化 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  矢量化:低秩矩阵分解 16.6  推行工作上的细节:均值归一化

这篇论文比较短,正如题目所说,主要还是简单地介绍了一下推荐系统的一些算法以及评估的方法. 推荐系统之前是基于关键字信息的过滤系统,后来发展成为协同过滤系统,解决了两个问题:1.通过人工审核去评价那些具有大量关键字的文档:2.基于人们的品味去过滤一些非文本文件,如音乐. 之后,推荐系统研究领域出现了分叉.一方面,关注实际问题中的商业价值:另一方面,一些机器学习者应用大量技术在推荐系统. 正是这种分叉,推动了推荐系统的发展,许多推荐系统的研究者们都意识到了忽略了两个关键点: 1.在不同类型的推荐系统

1.问题规划  图1.推荐系统在研究什么? 例子:预测电影的评分. 当知道n_u用户数,n_m电影数:r(i,j)用户j评价了电影i,那么就是1:y(i,j)如果r(i,j)为1,那么就给出评分. 问题就是根据现有数据训练学习算法,预测未评分的电影. 2.基于内容的推荐算法 图2.基于内容的推荐系统 对5部电影进行类型分析,有两个指标x_1,x_2,分别是爱情.动作,加上x_0之后形成指标. 从线性回归的角度来说,对每一个用户训练一个回归模型,每个用户都对应系数,对用户1Alice的参数[0,5