代码基本来自项亮的<推荐系统实践>,把书上的伪代码具体实现,还参考了https://www.douban.com/note/336280497/ 还可以加入对用户相似性的归一化操作,效果会更好. 数据集为MovieLens的10万条数据. 链接:MoiveLens #coding:utf-8 import random,math from operator import itemgetter class UserBasedCF: def __init__(self,trainDataFile=…

  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…

1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:…

 Apr 08, 2014  Categories in tutorial tagged with Mahout hadoop 协同过滤  Joe Jiang 前言:之前配置Mahout时测试过一个简单的推荐例子,当时是在Eclipse上运行的,由于集成插件的缘故,所以一切进行的都比较顺利,唯一不足的是那是单机运行的,没有急于分布式系统处理.所以基于测试分布式处理环境的目的,下午找了一个实例来运行,推荐系统原型是一个电影评分的系统. 一.问题描述 对于协同过滤(Collaborative Fil…

协同过滤(collaborative filtering,CF)算法主要分为memory-based CF 和 model-based CF,而memory-based CF 包括user-based CF和item-based CF. 基于用户的(User-based)协同过滤算法 基于用户的(User-based)协同过滤算法是根据邻居用户的偏好信息产生对目标用户的推荐.它基于这样一个假设:如果一些用户对某一类项目的打分比较接近,则他们对其它类项目的打分也比较接近(相似用户对某一item的打…

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…

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织…

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…

摘要: 大数据催生了互联网,电子商务,也导致了信息过载.信息过载的问题可以由推荐系统来解决.推荐系统可以提供选择新产品(电影,音乐等)的建议.这篇论文介绍了一个音乐推荐系统,它会根据用户的历史行为和口味向用户推荐歌曲.本文介绍一种基于用户和物品的协同过滤技术.首先,建立一个用户-物品相关矩阵来形成用户集群和物品集群.然后,使用这些集群找出和目标用户最相似的用户集群和物品集群.最后,系统会根据最相似的用户和物品集群来推荐音乐.该算法将在基准数据集Last.fm上进行实施.实验结果显示该算法的表现要…

下面这是论文笔记,其实主要是摘抄,这片博士论文很有逻辑性,层层深入,所以笔者保留的比较多. 看到第二章,我发现其实这片文章对我来说更多是科普,科普吧…… 一.论文来源 Personalized Web Recommendation via Collaborative Filtering(很奇怪via为什么小写,先记住吧) (Candidate)博士研究生:孙慧峰 (Advisor)导师:陈俊亮(院士) (Academic Degree Applied for)学位级别:工学博士学科(Doctor…