This chapter covers  What recommenders are, within Mahout  A first look at a recommender in action  Evaluating the accuracy and quality of recommender engines  Evaluating a recommender on a real data set: GroupLens 1.mahout in Action2.2第一个例子 Runn…

推荐系统引擎是一个工具,一种回答问题的手段,"对用户来讲什么是最好的推荐?",在研究回答的前先研究一下这个问题.一个好的推荐的准确含义是什么?如何知道推荐系统是如何生成推荐的?下面的章节将探索推荐系统的评价,在寻找特定推荐系统时,这将是一个有用的工具. 最好的推荐系统是心理学的范畴,有人在你做事情之前知道确切的知道你还没有看过的.或者没有任何现象说明你喜欢的一些item,以及你对这些item的喜欢程度. 大部分的推荐引擎通过给item评价打分来实现.所以,评价推荐引擎的一种方式是评价它…

1.mahout in Action2.2第一个例子   Running a first recommender engine   数据: 第一个数字是用户ID 第二个是书的ID,第三个是用户对书的评分,1-5 越高,表示用户越喜欢 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5   2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0   3,101,2.5 3,104,4.0 3,105,4.5 3,107,5.0   4,101,5.0 4,103,3…

2.2.3 Analyzing the output 在之前的程序运行结果中我们得到的结果输出是: RecommendedItem [item:104, value:4.257081] 程序要求选择一个最适合的,排名最考前的书目给用户1,结果给出来了,就是104,原因是因为评分达到了4.25.这个是所有书目里面分数最高的了. 我们再次结合之前的图来进行分析: 书目107没有没推荐出来,虽然107也是可以推荐的,但是推荐的情形应该是有那些有相反的喜好的用户.因为用户3和用户1的喜好是相反的. 选择…

一.Mahout推荐算法简介 Mahout算法框架自带的推荐器有下面这些: l  GenericUserBasedRecommender:基于用户的推荐器,用户数量少时速度快: l  GenericItemBasedRecommender:基于商品推荐器,商品数量少时速度快,尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好: l  SlopeOneRecommender:基于slope-one算法的推荐器,在线推荐或更新较快,需要事先大量预处理运算,物品数量少时较好: l  SVDRecommender…

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…

[推荐图书]+ 基于Nios II的嵌入式SoPC系统设计与Verilog开发实例+C#入门经典等 3赞 发表于 2016/7/4 21:14:12 阅读(1921) 评论(3) 初次接触FPGA,到现在也有四年多了,当时读大二,暑假在学校准备光电设计竞赛,指导老师让用单片机做,前期向我们推荐FPGA,希望我们有时间去学学FPGA,记得当时买了块黑金核心板,下载了特权同学的<深入浅出玩转FPGA>视频教程,买了特权同学写的<深入浅出玩转FPGA>和夏宇闻老师编写的<Veril…

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le…

聚类介绍 本章包含 1 实战操作了解聚类 2.了解相似性概念 3 使用mahout执行一个简单的聚类实例 4.用于聚类的各种不同的距离測算方法 作为人类,我们倾向于与志同道合的人合作-"鸟的羽毛聚集在一起. 我们可以发现反复的模式通过联系在我们的记忆中的我们看到的.听到的.问道的.尝到的东 西. 比如,相比較盐 ,糖可以是我们很多其它地想起蜜.所以我们把糖和蜜的味道结合起来叫他们甜蜜. 甚至我们不知道甜蜜的味道,可是知道他跟世界上全部的含糖的东西是相似的.是同 一类的.我们还知道它与盐是不同类的…

内容简介 <SQL Server 2008商业智能完美解决方案>介绍如何使用Microsoft SQL Server 2008开发商业智能(BI)解决方案.<SQL Server 2008商业智能完美解决方案>共分为4部分.第一部分阐述了商业智能基础.可视化商业智能结果.构建有效的商业智能流程.商业智能解决方案的物理架构. 面向架构师的OLAP逻辑设计概念:第二部分面向Analysis Services开发人员,详细介绍了如何使用BIDS以及BIDS的所有功能,提供了使用SSAS构…