用户对物品的评分矩阵 × 物品相似矩阵 = 推荐列表 构建物品相似度矩阵的时候可以通过计算两个物品的余弦相似度得出,于是需要构建每个物品在所有用户中的评分矩阵 本例中,不采用余弦相似度的方式计…
分类:推荐算法
Mahout的推荐系统
Mahout的推荐系统 什么是推荐系统 为什使用推荐系统 推荐系统中的算法 &n…
基于协同过滤算法的推荐
基于协同过滤算法的推荐 (本实验选用数据为真实电商脱敏数据,仅用于学习,请勿商用) 数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品,但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候,会大大提高两者…
算法学习资料推荐《啊哈!算法》下载
下载地址:点我 《啊哈!算法》是一本充满智慧和趣味的算法入门书。没有枯燥的描述,没有难懂的公式,一切以实际应用为出发点,通过幽默的语言配以可爱的插图来讲解算法。你更像是在阅读一个个轻松的小故事或是在玩一把趣味解谜游戏,在…
关于推荐的一个算法工程师访谈,有一些内容值得看看
http://www.csdn.net/article/2015-09-30/2825828 基于Spark GraphX,弃GBDT和LR用FM 发表于 2015-09-30 09:53| 96…
推荐系统算法总结(转)
转载:http://www.cnblogs.com/lexus/archive/2011/11/30/2268522.html 总感觉论文对于工业界来说用处真的不如学校做课题、论文那么大,只要知道某个算法好…
Python推荐系统库--Surprise理论
Surprise Surprise是scikit系列中的一个。Surprise的User Guide有详细的解释和说明 支持多种推荐算法 基础算法/baseline algorithms 基于近邻方法(协同过滤)/nei…
推荐系统相关算法
摘要: 热门推荐 协同过滤算法 矩阵分解 基于内容的推荐(文本,标签,特征/profile) 基于图的算法 内容: 热门推荐: 热门推…
数据挖掘-推荐算法入门
寻找相似用户 1.曼哈顿距离:计算速度快,对于Facebook这样需要计算百万用户之间的相似度时就非常有利 最简单的距离计算方式是曼哈顿距离。在二维模型中,每个人都可以用(x, y)的点来表示,这里我用下标…
推荐算法 学习笔记一
“未来 30 年最大的财富会出现在这一领域;内容扩张得越多,就越需要过滤,以便使得注意力聚焦。注意力流到哪里,金钱就跟到哪里。”——摘自某笔记的博文 大学期间因为课题冲突(只要还是人懒欠思考),没有深入地去学习“机器学习…
Facebook的用户推荐和话题推荐算法
用户推荐和话题推荐是SNS的重要课题,效果的好坏是社交网站的区别指标之一,直接关系到用户体验,甚至是SNS的活力。国内的一些社交网站,比如新浪微博等,在功能上和UI上做的已经达到国际一流,然而,在推荐算法方面,仍有相当距…
基于朴素贝叶斯的内容推荐算法
论文出处: http://www.cs.utexas.edu/~ml/papers/libra-sigir-wkshp-99.pdf 引言 这篇文章里面将会详细介绍基于多项式贝叶斯的内容推荐算法的符号以及术语,…