协同过滤的R语言实现及改进】的更多相关文章

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 协同过滤算法是推荐系统最常用的算法之一,本文将介绍一种方法来使它可以在大型数据集上快速训练. 协同过滤算法(CF)是构建推荐系统时最常用的技术之一.它可以基于收集到的其他用户的偏好信息(协同)来自动地预测当前用户的兴趣点.协同过滤算法主要分为两种:基于记忆(memory-based)的协同过滤算法和基于模型(model-based)的协同过滤算法.一般来说,将两者融合可以获得预测准确度上的提升. 在本文中,我们将关注基于记忆的协同过滤算…
如何高效地学好R语言? 学R语言主要在于5点三阶段: 第一阶段有一点:基础的文件操作(read.*, write.*).数据结构知识,认识什么是数据框(data.frame).列表(list).矩阵(matrix).向量(vector),如何提取(包括which, [ ]等).置换(t, matrix等).删除(-, which等).运算(+, -, *, / , %%, %/%等).转换(as.*).修改(edit, fix等)数据(包括单个数.行.列.表.变量),安装包.调用包以及sessi…
现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人…
R 语言的优劣势是什么? 2015-05-27 程序员 大数据小分析   R,不仅仅是一种语言 本文原载于<程序员>杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文. 工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在IT界第一线的工程师,C/C++.java.perl.python.ruby.php.javascript.erlang等等等等,你手中总有一把使用自如的刀,帮助你披荆斩棘. 应用场景决定知识的储备与工具的选择,反过来,无论你选择了什么样的工具,你一定会努力地把它改造成符合自己应…
编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本…
本周内容较多,故分为上下两篇文章. 本文为下篇. 一.内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detection System(创建异常检测系统) Developing and Evaluating an Anomaly Detection System Anomaly Detection vs. Supe…
R语言实现关联规则 笔者前言:以前在网上遇到很多很好的关联规则的案例,最近看到一个更好的,于是便学习一下,写个学习笔记. 1 1 0 0 2 1 1 0 0 3 1 1 0 1 4 0 0 0 0 5 1 1 0 1 6 1 0 1 0 2.关联规则专业术语项集 ItemSet 这是一条关联规则: 括号内的Item集合称为项集.如上例,{News, Finance}是一个项集,{Sports}也是一个项集. 这个例子就是一条关联规则:基于历史记录,同时看过News和Finance版块的人很有可能…
整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()…
UserCF  本系列文章主要介绍推荐系统领域相关算法原理及其实现.本文以项亮大神的<推荐系统实践>作为切入点,介绍推荐系统最基础的算法(可能也是最好用的)--基于用户的协同过滤算法(UserCF).参考书中P44-50. 1.简述 假设在一个个性化的推荐系统中,用户A需要推荐,那么可以先找到与A有相似兴趣的用户,例如B.C.D把他们喜欢的,用户A没有听说过的物品推荐给A.这种方法被称为基于用户的协同过滤. 2.计算用户相似度 从算法原理中我们可以得到UserCF主要包括两个步骤: 1.找到和…
[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -…