因为工作需要，mahout直接连接mysql做智能推荐。首先你得自己去计算(User_id,Item_id,preference)，然后把这些数据导入到数据库中，JDBCDataModel对Mysql格式做了限制。推荐使…
分类：推荐算法
推荐算法入门-python
文章内容：基于物品过滤与基于用户过滤。 数据稀疏时候，用物品过滤最优；数据密集，两者效果一样。 下面以电影推荐为例： 一、原始数据处理： 原始数据为二维矩阵：行是用户，列是电影： Lady in the…
聚类分析算法kmeans和KNN
1.简介 数据挖掘主要研究内容有：分类模式、聚类模式、回归模式、关联模式、序列模式、偏差模式等等。 1）分类模式：分类就是构造一个分类函数（分类模型），把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。 该过程由…
协同过滤推荐算法简述
协同过滤推荐算法是一种主流的、目前广泛应用在工业界的推荐算法。 一般，协同过滤推荐分为三种类型。 1.基于用户(user-based)的协同过滤 基于用户的协同过滤算法，主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出与目标…
Top-N推荐算法-简介
Top-N是常用的一种直接向用户进行个性化信息推送的手段. 很多网站精于此道, 比如豆瓣, 淘宝, Amazon. 本质上说, Top-N就是collaborative filtering (CF) 是一种根据用户已有的数…
Mahout推荐算法基础
转载自（http://www.geek521.com/?p=1423） Mahout推荐算法分为以下几大类 GenericUserBasedRecommender 算法： 1.基于用户的相似度 2.相近的用…
大数据与机器学习 基础篇 推荐算法
推荐算法 推荐系统作为现在众多电商系统，内容分发系统等网站的必要子系统，越来越受到运营者的重视。推荐系统核心要解决的问题是提高转化率，也就是经过分析，要猜测某一个用户更喜欢什么商品，更可能购买什么商品，或者更喜欢哪些歌曲…
推荐系统算法
方法： 1.强化学习 用户是否点击一系列广告可以看成是一个序列过程，那么推荐广告就是一个序列决策过程。那么是否可以用强化学习来实现广告推荐。基本模型为：Deep Q-learning和LSTM的组合 强化学习的好处是： …
推荐系统user-based和item-based协同过滤算法定性比较
研究生期间做了两年的推荐系统、数据挖掘方面的学术研究，因为工作的原因，近期正在整理当初的学习资料和代码，本篇主要参考资料为项亮的《推荐系统实践》。 在现实的情况中，…
itemCF推荐算法的实现
基于ItemCF的协同过滤算法 实训需要实现一个推荐系统，所以先实现了一个比较简单的协同过滤算法 协同过滤的思想来源是充分利用集体智慧，即在大量的人群的行为和数据集中收集答案，以帮助我们对整个人群得到统计意义上的结论： …
推荐算法个人感想
1.在我们逛淘宝，亚马逊，今日头条的时候，往往你在买了一件东西以后，亚马逊和淘宝都会给你推荐相似性的一些物品，今日头条在你点击对关于老司机的帖子感兴趣的时候，就会把关于老司机的帖子推荐给你，这是很有意思的。 2.推荐就分…
个性化推荐系列之推荐系统的演化及常见推荐算法
过去一年，想必大家都能感受到，几乎每个网站都有了一个新的功能叫个性化推荐或者猜你喜欢，恨不得每个网站都是今日头条，让用户在里面消费的根本停不下来； 那么到底是什么促使这么多的互联网产品开始使用个性化推荐、个性化推荐是什么…
