推荐系统分类 基于应用领域分类:电子商务推荐,社交好友推荐,搜索引擎推荐,信息内容推荐基于设计思想:基于协同过滤的推荐,基于内容的推荐,基于知识的推荐,混合推荐基于使用何种数据:基于用户行为数据的推荐,基于用户标签的推荐,基于社交网络数据,基于上下文信息(时间上下文,地点上下文等等) 协同过滤的基本思想 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的, 在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目彔作为推荐给你.核心问题:如何确定一个用户是丌是和你有…

基于内容的推荐…

代码报错注意事项: 1:最后Ctrl+shift+O  导入包2:导入mahout包3:新建datafile文件包,在其下面新建csv文件…

http://my.oschina.net/zhangjiawen/blog/185625 1基于用户的协同过滤算法: 基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法,可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生.该算法在1992年被提出,并应用于邮件过滤系统,1994年被GroupLens用于新闻过滤. 在一个在线个性化推荐系统中,当一个用户A需要个性化推荐时,可以先找到和他有相似兴趣的其他用户,然后把那些用户喜欢的而用户A没有接触过的物品推荐给A.这种方法称为基于用户的协同过滤算法. 给定用…

“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…

数据挖掘:关联规则挖掘…

框架介绍 上一篇从总体上介绍了推荐系统,推荐系统online和offline是两个组成部分,其中offline负责数据的收集,存储,统计,模型的训练等工作:online部分负责处理用户的请求,模型数据的使用,online learning等.本篇因为online中有比较复杂的ranking,ranking又分为离线训练和online learning,本篇主要介绍online部分的reall,ranking部分下篇介绍.先从整体流程图开始绍,数据流分为两部分: 用户请求数据,一般是由用户下拉刷新…

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤(CF)[基于内存的协同过滤] 优点:简单,可解释 缺点:在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统,需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现 对于只用itemCF的系统,需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢,答案就是离线更新用户相似度矩阵和物品相似度矩阵[不断删除离开的用户/物品,加入新来的用户/物品] 2.MF PMF BPMF[…

LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型.那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,…

概要: 随着电子商务的高速发展和普及应用,个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域. 个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣,决定着是否能够推荐用户真正感兴趣的信息,而面对用户的不断提升的需求,推荐系统不仅需要正确的推荐,还要实时地根据用户的行为进行分析并推荐最新的 结果. 实时推荐系统的任务就是为每个用户,不断地.精准地推送个性化的服务,甚至到达让用户体会到推荐系统比他们更了解自己的感觉. 本文主要研究的是基于模型的协同过滤算法-ALS以及实时推…

LFM(latent factor model)隐语义模型,这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型.那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于: 对于UserCF,我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户,之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品. 而ItemCF,我们可以根据目标用户喜欢的物品,寻找和这些物品相似的物品,再推荐给用户. 我们还有一种方法,先对所有的物品进行分类,再根据用户的兴趣分类给用户推荐该分类中的物品,LFM就是用来实现这种方法. 如果要实现最后一种方法,…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 数据 推荐算法 协同过滤 基于流行度的推荐 基于用户标签相似度的推荐 评价指标 算法对比 推荐10本书籍 推荐20本书籍 推荐解释 探讨 结论 本文记录了我对owllook.net这一网络小说搜索引擎的推荐系统的分析与设计过程.这个项目是开源项目,地址在owllook repo,目前已经积累了一定的数据量,需要一个靠谱的推荐系统.注意我用到的数据是内部数据,并没有开源. 本文使用…

作者:vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao 现如今推荐无处不在,例如抖音.淘宝.京东App均能见到推荐系统的身影,其背后涉及许多的技术.本文以经典的协同过滤为切入点,重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法,从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理,通俗易懂,希望能够给大家带来一些启发.笔者认为要彻底搞懂一篇论文,最好的方式就是动手复现它,复现的过程你会遇到各种各样的疑惑.理论细节. 一. 背景 1.1 引言 在信息爆炸的二十一世纪,人们很容易淹没在知识的海洋中,在该场景下搜索引擎可…

课程主页:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome 收集再多的资料也没用,关键是要自己理解总结,做笔记就是一个归纳总结的过程,把自己理解的核心逻辑记录下来,供以后回顾. 千万不要把一些自己没理解归纳的材料摘抄下来当做笔记,这样你等于没学,下次看笔记还是陌生的,这样的笔记毫无意义. 第一周完整字幕:http://www.cnblogs.com/leezx/p/5619914.html 这个课程是好,非常有必要全部学完,…

一.基于内容的推荐(CB,Content-based Recommendations): 基于内容的推荐CB应该算是最早被使用的推荐方法,它根据用户过去喜欢的产品(本文统称为 item),为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品.如,一个推荐饭店的系统可以依据某个用户之前喜欢很多的烤肉店而为他推荐烤肉店. CB最早主要应用在信息检索系统当中,所以很多信息检索及信息过滤里的方法都能用于CB中. CB的过程一般包括以下三步: (1)Item Representation:为每个item抽取出一些特征(…

一.hadoop视频学习(入门到精通) 二.数据挖掘(入门到精通) 三.Hadoop学习路线 1.开发前期准备 首先,如果你没有Java和Linux基础,建议你先简单学一下这两门课程,此宝贝里面都为你准备好了. 2.云计算前期了解 当你初步掌握了Java和Linux基础后,你就可以进入大数据的学习了,我们可以先对云计算有一个前期的了解,在前期了解云计算这个文件夹中,包含了6套云计算相关的视频,你不用全部听完,建议听前两个. 4.storm学习 本宝贝为大家准备3套Storm的学习视频,第一套是传…

1 协同过滤算法 协同过滤算法是现在推荐系统的一种常用算法.分为user-CF和item-CF. 本文的电影推荐系统使用的是item-CF,主要是由于用户数远远大于电影数,构建矩阵的代价更小:另外,电影推荐系统中使用基于物品的推荐对用户来说更有说服力.因此本文对user-CF只做简单介绍,主要介绍item-CF. 1.1 基于用户的协同过滤算法  a 计算出用户两两之间的相似度,得到用户相似度矩阵:  b 预测用户的喜好,使用公式: 其中,p(u,i)表示用户u对物品i的感兴趣程度,S(u,k)…

隐语义模型(Latent factor model,以下简称LFM),是推荐系统领域上广泛使用的算法.它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度,在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔.本文将对 LFM 原理进行详细阐述,给出其基本算法原理.此外,还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上改进较为成功的BiasSVD.最后,对LFM进行一个较为全面的总结. 1. 矩阵分解应用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中,我们经常可能面临的场景是:现有大量用户和物品,以及少部分用户对少部分…

1.1基本情况 ·队名:今晚不睡觉 ·组长博客:https://www.cnblogs.com/cpandbb/p/13971668.html ·作业博客:https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/FZU_SE_KClass/homework/11442 ·github链接:https://github.com/cjk372938123/meishi ·组员人数:9人 1.2冲刺情况概况 黄纯朴 ·过去两天完成了哪些任务 ·催促组员干活,调动组员积极性 ·跟进各位组员…

1.1基本情况 ·队名:今晚不睡觉 ·组长博客:https://www.cnblogs.com/cpandbb/p/13971668.html ·作业博客:https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/FZU_SE_KClass/homework/11442 ·github链接:https://github.com/cjk372938123/meishi ·组员人数:9人 1.2冲刺情况概况 黄纯朴 ·过去两天完成了哪些任务 ·催促组员干活,调动组员积极性 ·跟进各位组员…

Mahout学习(主要学习内容是Mahout中推荐部分的ItemCF.UserCF.Hadoop集群部署运行) 1.Mahout是什么? Mahout是一个算法库,集成了很多算法. Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序. Mahout项目目前已经有了多个公共发行版本.Mahout包含许多实现,包括聚类.分类.推荐过滤.频繁子项挖掘…

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…

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Part1.乐视网视频推荐系统 推荐系统:和传统的推荐系统架构无异(基础建模+规则) 数据模块特点:用户反馈服务数据->kv 缓存->log存储 行为日志->解析/聚合->session log->cf/用户模型 系统推荐流程: 召回:聚类算法:tensorflow(topN):分类,top个性化标签(微软lda):cf/als:人工干预 排序:时效+相似度+gbdt/ LR 过滤 策略调整:分类多样性 调优-提升较明显的组合: 1.分类+标签倒排排序 2.itemcf+al…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

前言 随着电子商务的发展,网络购物成为一种趋势,当你打开某个购物网站比如淘宝.京东的时候,会看到很多给你推荐的产品,你是否觉得这些推荐的产品都是你似曾相识或者正好需要的呢.这个就是现在电子商务里面的推荐系统,向客户提供商品建议和信息,模拟销售人员完成导购的过程. 介绍 推荐系统简介 什么是推荐系统呢?维基百科这样解释道: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. 推荐系统首先收集用户的历史行为数据,然后…

转自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ 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年…

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ 感谢! 用Hadoop构建电影推荐系统 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, Big…

主要介绍 隐语义模型 LFM(latent factor model). 隐语义模型最早在文本挖掘领域被提出,用于找到文本的隐含语义,相关名词有 LSI.pLSA.LDA 等.在推荐领域,隐语义模型也有着举足轻重的地位.下述的实验设计见 推荐系统–用户行为和实验设计 基本思想 核心思想: 通过隐含特征(latent factor)联系用户兴趣和物品.具体来说,就是对于某个用户,首先得到他的兴趣分类,然后从分类中挑选他可能喜欢的物品.基于兴趣分类的方法需要解决3个问题: 如何对物品进行分类? 如何…

推荐系统是根据用户的行为.兴趣等特征,将用户感兴趣的信息.产品等推荐给用户的系统,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别: 根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性,可划分为基于人口统计学的推荐和基于内容的推荐 ...... 通常,我们在讨论推荐系统时主要是针对个性化推荐系统,因为它才是更加智能的信息发现过程.在个性化推荐系统中,协同过滤算法是目前应用最成功也是最普遍的算法,主要包括两大类,基于用户…