1. 用Maven搭建Mahout的开发环境,并完成PPT 26页,最简单的例子.要求有过程说明和截图. 2. 用案例的数据集,基于Mahout,任选一种算法,对任意一个女性用户进行协同过滤推荐,并解释推荐结果是否合理,解释过程可以写成一文档说明. 3. 接第2题,增加过滤条件,排除男性,只保留对女性用户的推荐评分,然后进行推荐,并解释推荐结果,是否合理.要求有代码,运行过程抓图,代码的文档说明,解释结果的文档说明等.     Environment: linux centos 32bit 1.

''' 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

''' 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. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:

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

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

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Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com . 点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP

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

基于socket.io的实时在线选座系统(demo) 前言 前段时间公司做一个关于剧院的项目,遇到了这样一种情况. 在高并发多用户同时选座的情况下,假设A用户进入选座页面,正在选择座位,此时还没有提交所选择的座位. 这时B用户进入选座页面,迅速的选择了座位,提交. 而这个时候,A终于选择完毕,提交. 发现座位已经被买了. 当用户越多这样的情况越严重. 具体场景就是如此. 1.简介 本项目是基于jquery.seat-charts在线选座插件.集合socket.io,实现的实时选座系统,可应用于剧

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

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

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

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,

一.引言 在上两个专题中我为大家介绍.NET 1.0中的APM和.NET 2.0中的EAP,在使用前面两种模式进行异步编程的时候,大家多多少少肯定会感觉到实现起来比较麻烦, 首先我个人觉得,当使用APM的时候,首先我们要先定义用来包装回调方法的委托,这样难免有点繁琐, 然而使用EAP的时候,我们又需要实现Completed事件和Progress事件,上面两种实现方式感觉都有点繁琐,同时微软也意识到了这点,所以在.NET 4.0中提出了一个新的异步模式--基于任务的异步模式TAP(Task-bas

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

一.离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据,利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存,计算的结果在一定时间周期内是固定不变的,变更的频率取决于算法调度的频率. 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标,为实时计算和前端业务相应提供数据支撑. 离线推荐服务主要分为统计性算法.基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法. 在recommender下新建子项目StatisticsRecommender,pom.xml文件中

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

Checbox的操作包括已选.未选.判断等等,下面有个不错的示例,使用jquery完成,感兴趣的朋友可以参考下 $("#chk1").attr("checked",'');//不打勾 $("#chk2").attr("checked",true);//打勾 if($("#chk1").attr('checked')==undefined) //判断是否已经打勾

datagrid combobox输入框下拉(取消)选值和编辑已选值处理 by:授客 QQ:1033553122 测试环境 jquery-easyui-1.5.3   需求场景 如下,在datagrid中新增.编辑记录: 新增时通过点选指定combobox下拉列表项来实现选择.取消选择所点项(多选combobx:如果输入框中没有该选项,则选中该项,并自动显示在combobox输入框中,否则取消选中该项,并自动去除combobox中对应的项:) 编辑时,点击下拉三角,打开下拉列表,列表中自动选中同