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.

目录 1. 前言 2. 原理 3. 数据及相似度计算 4. 根据相似度计算结果 5. 相关问题 5.1 如何提炼用户日志数据? 5.2 用户相似度计算很耗时,有什么好的方法? 5.3 有哪些改进措施? 6. 总结 1. 前言 协同过滤的思想在推荐系统中,可谓是开山鼻祖般的存在.从推荐系统最初至今,几十年的历程中,协同过滤一直都闪烁着迷人的光芒. 要说为何协同过滤这么重要,就得说说它的优点: 模型通用性强,不需要太多的领域知识 工程实现简单,可以方便的应用到产品中,而且效果还不错 协同过滤主要包括

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

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

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

主要内容: 1.k近邻 2.python实现 1.什么是k近邻(KNN) 在入门-1中,简单地实现了基于用户协同过滤的最近邻算法,所谓最近邻,就是找到距离最近或最相似的用户,将他的物品推荐出来. 而这里,k近邻(K Nearest Neighbor)的意思就是,找出最近或最相似的k个用户,将他们的评分(相似度权重求和)最高的几个物品进行推荐. 2.python实现 代码中有两个数据集, 一个是直接写在的代码中的users: 一个是包含在BX-Book-Ratings.csv.BX-Books.c

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

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

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

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

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

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

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

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

''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:条目(用户.商品.打分)(避免巨型稀疏矩阵) csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",3.5 "Angelica","Broken Bells",2.0 "Angelica","Nora

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu

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,