转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/zz-boy/p/3648878.html 更多精彩文章在:http://www.cnblogs.com/zz-boy/ 最近看了Google在 WWW2007上发表的Scaling Up All Pairs Similarity Search,觉得还不错,分享一下作者的思路. 在基于用户协同过滤方法的推荐系统中,用户相似度的计算是最终推荐的基础步骤:用户向量是用户的行为向量,其每一维度是物品,值是用户对该物品的喜爱程度,这种场景尤其…

来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决] 2. 无法计算两个完全相同的items [-1, 1] Euclid…

Mahout本身提供了很多的相似度计算方法,如PCC,COS等.但是当需要验证自己想出来的相似度计算公式是否是好的,这时候需要自己实现相似度类.研究了Mahout-core-0.9.jar的源码后,自己实现了一篇论文上面的相似度公式.: 论文题目:An effective collaborative filtering algorithm based on user preference clustering 具体公式如下: 实现过程:具体实现参考了LogLikeHoodSimilarity类的…

欧几里德相似度(Euclidean Distance) 最初用于计算欧几里德空间中两个点的距离,以两个用户x和y为例子,看成是n维空间的两个向量x和y,  xi表示用户x对itemi的喜好值,yi表示用户y对itemi的喜好值,他们之前的欧几里德距离是 对应的欧几里德相似度,一般采用以下公式进行转换:距离越小 ,相似度越大 在taste里,计算user之间和item之前欧几里德相似度的类是EuclideanDistanceSimilarity. 皮尔逊相似度(Pearson Correlatio…

环路复杂度用来定量度量程序的逻辑复杂度.以McCabe方法来表示. 在程序控制流程图中,节点是程序中代码的最小单元,边代表节点间的程序流.一个有e条边和n个节点的流程图F,可以用下述3种方法中的任何一种来计算环形复杂度.(1)流图中的区域数等于环形复杂度.(2)流图G的环形复杂度V(G)=E-N+2,其中,E是流图中边的条数,N是结点数.(3)流图G的环形复杂度V(G)=P+1,其中,P是流图中判定结点的数目. 环路复杂度越高,程序中的控制路径越复杂.…

Google 2019年10月23号发表在Nature(<自然><科学>及<细胞>杂志都是国际顶级期刊,貌似在上面发文两篇,就可以评院士了)上,关于量子计算(基于 Sycamore芯片)的最新进展的论文,受到国内外同行及媒体的广泛关注,包括中科大量子科学家 — 潘建伟及其团队.IBM表示不服,Google不管.下面让我们逐字逐句来看他们的论文吧,对于争论的事务,自己下功夫下来搞清楚. Quantum supremacy using a programmable supe…

1. google reader马上就要关闭了,最后一次看看俺的浏览记录吧 最近 30 天的统计信息 全部订阅: 367 已读条目: 151 已点击的条目:41 个 加星标条目: 16 已发电子邮件条目: 0 自 2007年8月3日以来,您一共阅读了 27,306 个条目. 2. 对于以前订阅的资料和星标文章,可以通过takeout功能把链接下载下来,加到别的rss阅读器里面(俺用的是greatnews客户端阅读器) 对于星标的文章,按自己写了个py script把链接的内容也一起下载下来 #E…

How the Google+ Team Tests Mobile Apps by Eduardo Bravo Ortiz “移动第一”在当下已成为很多公司的口头禅.但是能够用一种合理的方法来测试移动应用却是非常有挑战的工作.今天Google+团队将和你一起分享iOS和Android平台上移动应用测试的成功经验和走过的弯路. 平台无关部分 深入理解你的平台.Andoird上的测试和iOS是不同的.无论是测试工具还是框架在这两个平台上都有巨大的差异.例如Andoird使用Java而iOS使用Obj…

无论是ICF基于物品的协同过滤.UCF基于用户的协同过滤.基于内容的推荐,最基本的环节都是计算相似度.如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大,都会导致无法直接计算.设想一下100w*100w的二维矩阵,计算相似度怎么算? 更多内容参考--我的大数据学习之路--xingoo 在spark中RowMatrix提供了一种并行计算相似度的思路,下面就来看看其中的奥妙吧! 相似度 相似度有很多种,每一种适合的场景都不太一样.比如: 欧氏距离,在几何中最简单的计算方法 夹…

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的…