一.使用movieLens数据集 from surprise import KNNBasic, SVD from surprise import Dataset from surprise import evaluate, print_perf # 使用公开的推荐系统数据集--MovieLens data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # k 折交叉验证 data.split(n_folds=3) # 算法使用SVD分解 algo = SVD() # 在数据

  基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居.起初算法,对于未知目标的预测是根据该用户的相似用户的评分作出预测的. 本文中运用的是MovieLens数据集,关于这个数据集的介绍可以参看http://www.grouplens.org/node/73 算法主要包括两个步骤: (1). 找到与用户兴趣相似的

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor

综述 之前在博客中总结过nce损失和YouTuBe DNN推荐;但大多都还是停留在理论层面,没有实践经验.所以笔者想借由此文继续深入探索YouTuBe DNN推荐,另外也进一步总结TensorFlow使用姿势.另外本代码仅自己学习练习使用,如有不妥地方欢迎讨论. 第一步,搞定特征和样本 # 网络参数,在inference_fn进行初始化 weights = {} # 训练集header,也用于input_fn _CSV_COLUMNS = [] # label list最大长度 MAX_NUM_

前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境 本人机器所用的

Spark探索经典数据集MovieLens 阅读目录 前言 环境 初步预览 探索用户数据 探索电影数据 探索评级数据 回到顶部 前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/moviele

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

前言 在对数据进行了初步探索后,想必读者对MovieLens数据集有了感性认识.而在数据挖掘/推荐引擎运行前,往往需要对数据预处理.预处理的重要性不言而喻,甚至比数据挖掘/推荐系统本身还重要. 然而完整的数据预处理工作会涉及到:缺失值,异常值,口径统一,去重,特征提取等等等等,可以单写一本书了,本文无法一一介绍. 本文仅就特征提取这一话题进行粗略讨论并展示. 类别特征提取 在很多场景下,数据集的很多特征是类型变量,比如MovieLens里面的职业类型.这样的变量无法作为很多算法的输入,因为这类变

用Python构建你自己的推荐系统 现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品

基于内容的推荐引擎是怎么工作的 基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等.如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品. 你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品.这样做非常合理,因为这就是我们在真实世界中买东西的方式.我们去卖烤箱的那一排货架,然后看这些烤箱,它们可能根据不同的品牌,价格,

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/, 一篇详细的入门级的推荐系统的文章,这篇文章内容详实,格式漂亮,推荐给大家. 下面是翻译,翻译关注的是意思,不是直译哈,大家将就着看, 如果英文好,推荐看原文,原文的排版比我这个舒服多了. NOTE: 原文中发现一个有误的地方,下面我会用 红色 标出来. 同时,我在翻译的过程中,有疑虑或者值得商榷的地方,我会

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,是scikit系列中的一个.简单易用,同时支持多种推荐算法.基础算法.协同过滤.矩阵分解等 Surprise使用 Surprise里有自带的Movielens数据集. 1.载入自带数据集 from surprise import Dataset,evaluate,print_perf #默认载入movielens数据集 data=Dataset.load_builtin('m

本文内容 最近看<写给程序员的数据挖掘指南>,研究推荐算法,书中的测试数据集是 Book-Crossing Dataset 提供的亚马逊用户对书籍评分的真实数据.推荐大家看本书,写得不错,立刻就能对推荐算法上手,甚至应用到你的项目中. Book-Crossing Dataset 提供两种格式的数据集:CVS 格式和 SQL dump,问题是: 如果你有 UE 打开 cvs 文件,有乱码.无论如何转换编码,都不行~因为,这个文件是亚马逊通过程序持久化后,再导出来的.你还会发现,文件中有 html

本节重点 理解什么是变量? 掌握各种数据类型 理解可变类型和不可变类型 一.变量和常量 变量: 作用:存贮程序的中间结果在内存里,以备后边的程序调用 定义规范: 变量名只能是 字母.数字活下划线的任意组合 变量名的第一个字符不能是数字 python中的关键字不能作为变量名 命名习惯: 驼峰体  FilePath 下划线体  file_path(官方推荐) 不建议的命名习惯: 变量名为中文.拼音 变量名过长 变量名词不达意 与c#对比:不需要定义变量的类型 变量的应用: a=1 b=a # 给变量

本文介绍 1.什么是数据类型 2.Number类型 3.字符串类型 4.布尔类型 一.什么是数据类型 我们人类可以很容易的分清数字与字符的区别,但是计算机并不能呀,计算机虽然很强大,但从某种角度上看又很傻,除非你明确的告诉它,1是数字,"汉"是文字否则它是分不清1和汉的区别的,因此,在每个编程语言里都会有一个叫数据类型的东东,其实就是对常用的各种数据类型进行了明确的划分,你想让计算机进行数值运算,你就传数字给它,你想让他处理文字,就传字符串类型给他. Python中常用的数据类型有哪些

现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品的评价信息来产生推荐,是用大众的智慧

Theano入门——CIFAR-10和CIFAR-100数据集 1.CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类.有50000个训练图像和10000个测试图像.数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像.测试块包含从每类随机选择的1000个图像.训练块以随机的顺序包含这些图像,但一些训练块可能比其它类包含更多的图像.训练块每类包含5000个图像. 类间完全互斥.汽车和卡车类没有重叠.“Automobile”只包含sedans,

数据说明:MovieLens数据集,它包含来自于943个用户以及精选的1682部电影的100K个电影打分.每个用户至少为20部电影打分,数据类型user id | item id | rating | timestamp. 地址:https://grouplens.org/datasets/movielens/ 1.引入pandas,numpy包 2.读取数据:首先,文件如果不在默认路径下,需要更改路径,使用下面两行命令,另外要注意正反斜杠的应用. os.getcwd() os.chdir("新

Python爬虫简单实现CSDN博客文章标题列表 操作步骤: 分析接口,怎么获取数据? 模拟接口,尝试提取数据 封装接口函数,实现函数调用. 1.分析接口 打开Chrome浏览器,开启开发者工具(F12快捷键). 在浏览器中输入CSDN网址 : https://blog.csdn.net ,看`` 根据分析,提取到了AJAX调用接口如下: curl 'https://blog.csdn.net/api/articles?type=new&category=home' -H 'authority:

1. kNN 1.1 基本的kNN模型 kNN(k-nearest neighbor)的思想简单来说就是,要评价一个未知的东西U,只需找k个与U相似的已知的东西,并通过k个已知的,对U进行评价.假如要预测风炎君对一部电影M的评分,根据kNN的思想,我们可以先找出k个与风炎君相似的,并且对M进行过评分的用户,然后再用这k个用户的评分预测风炎君对M的评分.又或者先找出k个与M相似的,并且风炎君评价过的电影,然后再用这k部电影的评分预测风炎君对M的评分.在这个例子中,找相似用户的方法叫做user-ba