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用户的推荐 主要做三个部分:1.读取数据:2.构建用户与用户的相似度矩阵:3.进行推荐: 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 这个文件构建item-用户的倒排表用于构建用户和用户的相似度矩阵,构建用户-item的倒排表用于推荐 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/recommendat

01.前言 很多电影也上映,看电影前很多人都喜欢去 『豆瓣』 看影评,所以我爬取44130条 『豆瓣』 的用户观影数据,分析用户之间的关系,电影之间的联系,以及用户和电影之间的隐藏关系. 02.爬取观影数据 数据来源 https://movie.douban.com/ 在『豆瓣』平台爬取用户观影数据. 爬取用户列表 网页分析 为了获取用户,我选择了其中一部电影的影评,这样可以根据评论的用户去获取其用户名称(后面爬取用户观影记录只需要『用户名称』). https://movie.douban.co

http://www.58player.com/blog-2327-952.html 电影纹理(Movie Texture) 注意:这只是专业/高级功能.   桌面 电影纹理是从视频文件创建的动画纹理.通过将视频文件置于工程的“资源”(Assets) 文件夹 中,可以导入视频,以便按照与使用普通纹理完全相同的方法使用它.   视频文件通过 Apple QuickTime 导入.支持的文件类型是 QuickTime 安装可以播放的类型(通常为 .mov..mpg. .mpeg..mp4..avi.

推荐系统引擎是一个工具,一种回答问题的手段,"对用户来讲什么是最好的推荐?",在研究回答的前先研究一下这个问题.一个好的推荐的准确含义是什么?如何知道推荐系统是如何生成推荐的?下面的章节将探索推荐系统的评价,在寻找特定推荐系统时,这将是一个有用的工具. 最好的推荐系统是心理学的范畴,有人在你做事情之前知道确切的知道你还没有看过的.或者没有任何现象说明你喜欢的一些item,以及你对这些item的喜欢程度. 大部分的推荐引擎通过给item评价打分来实现.所以,评价推荐引擎的一种方式是评价它

前言:这几天忙着写分析报告,实在没精力去研究django,虽然抽时间去看了几遍中文文档,还是等实际实践后写几篇操作文章吧! 正文:以下是本人前段时间学习bs4库找的一些网址,在学习的可以参考下,有点多,就不啰嗦了! 点击url左侧文字直接进入相关网页 点击url左侧文字直接进入相关网页 点击url左侧文字直接进入相关网页 BeautifulSoup使用总结:http://blog.chinaunix.net/uid-26722078-id-3519422.html Beautiful Soup

一.Mahout推荐算法简介 Mahout算法框架自带的推荐器有下面这些: l  GenericUserBasedRecommender:基于用户的推荐器,用户数量少时速度快: l  GenericItemBasedRecommender:基于商品推荐器,商品数量少时速度快,尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好: l  SlopeOneRecommender:基于slope-one算法的推荐器,在线推荐或更新较快,需要事先大量预处理运算,物品数量少时较好: l  SVDRecommender

一.定义 UserCF:推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF:推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点,根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣,即: UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好,更加个性化 二.新闻类网站采用UserCF的原因: 用户大都喜欢热门新闻,特别细粒度的个性化可忽略不计 个性化新闻推荐更强调热点,热门程度和实效性是推荐的重点,个性化重要性则可降低 ItemCF需要维护一张物品

作者:熊猫烧香 链接:www.pythonheidong.com/blog/article/27/ 来源:python黑洞网 对<Python核心编程>的褒奖 “ The long-awaited second edition of Wesley Chun’s Core PythonProgramming proves to be well worth the wait—its deep and broad coverageand useful exercises will help read

Ubuntu环境下非root用户指定版本Python的安装及虚拟环境virtualenv的使用 参考博客: https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81219260 https://blog.csdn.net/u013250410/article/details/84788981 实验室不给root权限是对的...不然我们这种代码小白分分钟就删库自刎了. 于是由于没有root权限,便无法更新实验室的python包和各种深度学习库,需要安装自己

潘石屹推荐学Python编程,很多人都不相信,他的微博真真切切. 连房地产都开始学Python了,因为要听懂机器,让机器为我所用. 再不学习Python真的晚了!!!! 如何学? 怎么学? 还是推荐高中生都能看懂的<Python编程从0到1(视频教学版)>

资料来源: <集体智慧编程>&网络 一.推荐系统 概述 定义 维基百科定义: 推荐系统属于资讯过滤的一种应用. 推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物(例如:电影.电视节目.音乐.书籍.新闻.图片.网页)推荐给使用者. 形成过程 随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代.相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标.一个具有良好用户体验的系统,会将海量信息进行筛选.过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前.这大大增加了系统

首先观看数据: l  数据的基本特征用  describe  描述每个基本特征 l  画图画出每个特征的基本统计图 应用import matplotlib.pylab as pl  画图显示 l  关于特征值特别大的数据集  :可能对结果产生权重的等级影响  所以尽量将数据进行归一化   特征值归一化的原因: 1:看数据范围看看是否可以归一化 Aum 归一化   虽然等级已经有过归一化这个方向: l  :看看数据是否完整()  想到对后续目标的完整度处理 由于一般的模型对于空值来讲不符合模型的,

注册之后,可以跟着指导,自己编码学习,比较方面: 再推荐一个在线编译的代码网站,c/c++ python  都可以: http://codepad.org

目录INF-qa Python 编码规范................................................................................................................... 11. 介绍 ...........................................................................................................

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:熊猫烧香 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/44/ 来源:python黑洞网 内容简介 <Python Cookbook(第3版)中文版>介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,数字.日期和时间,迭代器和生成器,文件和I/O,数据编码与处理,函数,类与对象,元编程,模块和包,网络和Web编程,并发,实用脚本和系统管理,测

目录INF-qa Python 编码规范................................................................................................................... 11. 介绍 ...........................................................................................................

2.2.3 Analyzing the output 在之前的程序运行结果中我们得到的结果输出是: RecommendedItem [item:104, value:4.257081] 程序要求选择一个最适合的,排名最考前的书目给用户1,结果给出来了,就是104,原因是因为评分达到了4.25.这个是所有书目里面分数最高的了. 我们再次结合之前的图来进行分析: 书目107没有没推荐出来,虽然107也是可以推荐的,但是推荐的情形应该是有那些有相反的喜好的用户.因为用户3和用户1的喜好是相反的. 选择

This chapter covers  What recommenders are, within Mahout  A first look at a recommender in action  Evaluating the accuracy and quality of recommender engines  Evaluating a recommender on a real data set: GroupLens 1.mahout in Action2.2第一个例子 Runn

1.mahout in Action2.2第一个例子   Running a first recommender engine   数据: 第一个数字是用户ID 第二个是书的ID,第三个是用户对书的评分,1-5 越高,表示用户越喜欢 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5   2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0   3,101,2.5 3,104,4.0 3,105,4.5 3,107,5.0   4,101,5.0 4,103,3

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代