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"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的…
“协同过滤”是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是“基于产品”的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的思想很简单: 首先读入数据,形成用户-电影矩阵,如图所示:矩阵中的数据为用户(横坐标)对特定电影(纵…
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). 设计surprise时考虑到以下目的: 让用户完美控制他们的实验.为此,特别强调 文档,试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确. 减轻数据集处理的痛苦.用户可以使用内置数据集(Movielens, Jester)和他们自己的自定义 数据集. 提供各种即用型预测算法, 例如基线算…
利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 目录 利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 准备 1.任务描述: 2.数据下载 3.部分数据展示 实操 1.设置输入输出路径 2.配置spark 3.读取Rating文件 4.读取movie文件 5.保存结果 6.结果 你可能会遇到的问题 问题一:结果输出目录已存在 问题二:缺少hadoop环境变量 准备 1.任务描述: 在推荐领域有一个著名的开放测试集,下载链接是:http://grouplens.org/datasets/movielens/,该测试集包…
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…
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,…
为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔的分布(使用 Jango 托管网站,自然语言处理 NLP,访问 Twitter.Linkedin 等网站的 API),同时类似于更多的传统…
转载:http://python.jobbole.com/84326/ 偶然看到的这篇文章,觉得对我挺有引导作用的.特此跟大家分享一下. 为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔…
以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行…
http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.…