算法说明 　　协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF，WIKI上的定义是：简单来说是利用某个兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的，进而帮助 ...

协同过滤与推荐 协同过滤是一种根据用户对各种产品的交互与评分来推荐新产品的推荐系统技术。 协同过滤引入的地方就在于它只需要输入一系列用户/产品的交互记录； 无论是显式的交互(例如在购物网站上进行评分)还是隐式的(例如用户访问了一个 ...

协同过滤算法概述 基于模型的协同过滤应用---电影推荐 实时推荐架构分析 一、协同过滤算法概述 本人对算法的研究，目前还不是很深入，这里简单的介绍下其工作原理。 通常，协同过滤算法按照数据使用 ...

Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 　　分类算法　 　　回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出 ...

一.简介 　　协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 二.步骤 ...

使用Spark进行ALS编程的例子可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS：alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章：http://www.docin.com ...

项目地址：https://github.com/ChanKamShing/UserCF_Spark.git 推荐系统的作业流程： 召回/match（推荐引擎）-> 物品候选集 -> 过滤 -> 排序 -> 策略（保证结果多样性） -> 推荐list 协同过滤CF ...

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 　　 一个人想看电影的时候常常会思考要看什么电影呢。这个时候他可能会问周围爱好的人求推荐。现在社 ...