1. 背景 在数据爆炸我们每天被数据困扰的今天，数据量发生指数级的增长，每一年产生的大数据是过去历史的总和。那么在茫茫数据大海中，对于数据生产者，怎么将自己的信息精准投放给所需的用户呢？而对于数据消费者，怎么从海量数据中快速获取自己需要的信息呢？这时推荐引擎应运而生。 推荐应用其实已经走进 ...

数学大神、统计学大神和数据挖掘推荐大神请关注。 一、数学期望的理解 早些时候，法国有两个大数学家，一个叫做布莱士·帕斯卡，一个叫做费马。帕斯卡认识两个赌徒，这两个赌徒向他提出了一个问题。他们说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。赌了半天，A赢了4局，B ...

Apache Mahout之协同过滤原理与实践 读书时期，选课是令人怀念的，因为自由，学生可以挑选自己喜爱的课程和老师！然而，过程并不是很美好，“系统繁忙，稍后重试！”屡有发生，于是大伙开心地约定今夜不战不休。西门的七彩路，和网吧名一样，我们从门口路过，进的却是右旁的可媛 ...

Mahout中对协同过滤算法进行了封装，看一个简单的基于用户的协同过滤算法。 基于用户：通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻，从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐。 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中，计算结果也存在MySQL中的对应用户表中 ...

一，参考文章： （1）基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ （2）“基于 Apache Mahout 构建社会化推荐引擎”一文例子运行纪实 ：http ...

转自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基础算法 基于物品的协同过滤算法（简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF不是利用物品的内容计算物品之间相似度，而是利用 ...

一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based ...

把下面的源码放到一个js文件里，例如命名：index.js； 1.安装依赖：npm i lodash --save //这是一个格式化数据的库 2.使用时导入即可：import { Recomme ...