一.使用movieLens数据集 from surprise import KNNBasic, SVD from surprise import Dataset from surprise import evaluate, print_perf # 使用公开的推荐系统数据集--MovieLens data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # k 折交叉验证 data.split(n_folds=3) # 算法使用SVD分解 algo = SVD() # 在数据

一.简介: 推荐系统是最常见的数据分析应用之一,包含淘宝.豆瓣.今日头条都是利用推荐系统来推荐用户内容.推荐算法的方式分为两种,一种是根据用户推荐,一种是根据商品推荐,根据用户推荐主要是找出和这个用户兴趣相近的其他用户,再推荐其他用户也喜欢的东西给这个用户,而根据商品推荐则是根据喜欢这个商品的人也喜欢哪些商品区进行推荐,现在很多是基于这两种算法去进行混合应用.本文会用python演示第一种算法,目标是对用户推荐电影. 二.获取数据: 在movielens上,有许多的用户对电影评价数据,可以至(h

欲直接下载代码文件,关注我们的公众号哦!查看历史消息即可! 话说,最近的瓜实在有点多,从我科校友李雨桐怒锤某男.陈羽凡吸毒被捕.蒋劲夫家暴的三连瓜,到不知知网翟博士,再到邓紫棋解约蜂鸟.王思聪花千芳隔空互怼. 而最近的胜利夜店.张紫妍巨瓜案.最强大脑选手作弊丑闻,更是让吃瓜群众直呼忙不过来:瓜来的太快就像龙卷风,扶我起来,我还能吃! 说到底,这其实是一个信息过载的时代:公众号每天数十条的推送.朋友圈的晒娃晒旅游.各种新闻报道扑面而来令人眼花缭乱.目不暇接-- 那么问题来了,怎么找到自己的关注点呢

一.简介 继上一篇基于用户的推荐算法,这一篇是要基于商品的,基于用户的好处是可以根据用户的评价记录找出跟他兴趣相似的用户,再推荐这些用户也喜欢的电影,但是万一这个用户是新用户呢?或是他还没有对任何电影做评价,那我们要怎么去推荐他可能会有兴趣的东西呢?这边就是要介绍基于商品的相似度,我们打开豆瓣随便查看一部电影,会看到下面有一个栏位是喜欢这部电影的人也喜欢哪些电影,就是利用了商品相似度的概念.商品相似度还有一个好处,就是可以“事先”计算好,由于商品相似度每个用户看到的结果都会是一样的,他可以事先就

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

前一篇文章我们介绍了LR->FM->FFM的整个演化过程,我们也知道,效果最好的FFM,它的计算复杂度已经达到了令人发指的\(n^2k\).其实就是这样,希望提高特征交叉的维度来弥补稀疏特征,不可避免的带来组合爆炸和计算复杂度过高的问题.这一篇,我们介绍一下Facebook提出的GBDT+LR的组合来解决特征组合和筛选的问题. 结构 整体的思路就是用GBDT构建特征工程,使用LR预估CTR这两步.由于这两步是独立的,所以不存在将LR的梯度回传到GBDT这类复杂问题.关于GBDT,就需要另外开一

文/Joseph A. Konstan & John Riedl)如今,到网上购物的人已经习惯了收到系统为他们做出的个性化推荐.Netflix 会推荐你可能会喜欢看的视频.TiVo 会自动把节目录下来,如果你感兴趣就可以看.Pandora 会通过预测我们想要听什么歌曲从而生成个性化的音乐流. 所有这些推荐结果都来自于各式各样的推荐系统.它们依靠计算机算法运行,根据顾客的浏览.搜索.下单和喜好,为顾客选择他们可能会喜欢.有可能会购买的商品,从而为消费者服务.推荐系统的设计初衷是帮助在线零售商提高销

用Python构建你自己的推荐系统 现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-guide-recommendation-engine-python/, 一篇详细的入门级的推荐系统的文章,这篇文章内容详实,格式漂亮,推荐给大家. 下面是翻译,翻译关注的是意思,不是直译哈,大家将就着看, 如果英文好,推荐看原文,原文的排版比我这个舒服多了. NOTE: 原文中发现一个有误的地方,下面我会用 红色 标出来. 同时,我在翻译的过程中,有疑虑或者值得商榷的地方,我会

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Sep 21 12:24:37 2017 @author: Douzi """ import pandas as pd # 用户信息 unames = ['user_id', 'gender', 'age', 'occupation', 'zip'] users = pd.read_table('ch02/movielens/users.dat', sep=':

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式

RecQ是一个用于推荐系统的python库(python2.7.x),实现了一些state-of-the-art的推荐算法. github地址:https://github.com/Coder-Yu/RecQ 为了轻松地运行RecQ(不需要逐一设置RecQ中使用的包),强烈建议使用anaconda.anaconda集成了python解释器.常用的科学计算库(如Numpy.Pandas和Matplotlib),以及包管理器,所有这些都使它成为数据科学研究者的完美工具. RecQ 框架图 如何运行:

推荐数据集MovieLens及评测 数据集简介 MoiveLens是GroupLens Research收集并发布的关于电影评分的数据集,规模也比较大,为了让我们的实验快速有效的进行,我们选取了发布于2003年2月的 MovieLens 1M,这个数据集包含6000个用户对4000个电影的一百万个评分.这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.数据集下载地址. 数据集格式 评分数据 在rating.dat文件当中,里面主要保存了

1.官网下载python2.7,安装完后,在环境变量Path中加上这个路径 在控制台输入python,出现版本信息,就成功了. 2.我使用的是 pycharm,注册后,在 把自己的python.exe配置一下 3.导入项目 项目来自网络 http://pan.baidu.com/s/1miBfaxq 可以通过这里下载 导入后要下载texttable模块 安装方式是进入: D:\software\python2.7\Scripts  这个路径下 敲入命令:pip install texttable

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip'] users = pd.read_table('D:\So

  Python optparser模块简介

# -*- coding:utf-8 -*- # import numpy as np #import numpy 和from numpy import *是不一样的 # # # import numpy,如果你使用numpy的属性都需要在前面加上numpy # # # # from numpy import * ,则不需要加入numpy # # # # 后者不建议使用,如果你下次引用和numpy里的函数一样的情况,就会出现命名冲突 # # 举个例子:将列表[1,2,3,4,5,6,7]生成nu

虽然把text转成全部量化是可以的,但是还是需要把text转成numpy的形式(这个是必须掌握的) 在将数据输入到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式. 数据规范化.数据归一化.数据算法化.输出误差分析 代码: # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * def file2matrix(filename): fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.readlines()) #get t

def loadExData(): return[[1,1,1,0,0], [2,2,2,0,0], [1,1,1,0,0], [5,5,5,0,0], [1,1,0,2,2], [0,0,0,3,3], [0,0,0,1,1]] def loadExData2(): return[[0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 5], [0, 0, 0, 3, 0, 4, 0, 0, 0, 0, 3], [0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 1, 0, 4, 0], [3,

(1)k-近邻算法是分类数据最简单最有效的方法. (2)在将数据输入到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式. (3)所有的推荐模型都可以使用这个算法,只要将结果量化就行了,主要是要考虑权重的设计.# -*- coding:utf-8 -*-#数字型聚类分析from numpy import *import operatordef createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labe