原文:协同过滤用户相似度度量

闵氏距离 Minkowski Distance 当r 时,曼哈顿距离 Manhatten 当r 时,欧氏距离 Euclidean r 无穷大,上确界距离 Supermum Distance 皮尔逊相关系数 Pearson CORRELATION Coeffcient ,取值 , , 表示完全相关, 表示完全不相关 近似计算公式 余弦相似度计算,取值 , , 表示完全相似, 表示完全不相似 相似度的 ...

2016-05-18 20:00 0 2309 推荐指数:

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相似度度量算法

  在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。   为了方便下面的解释 ...

Mon Dec 25 04:48:00 CST 2017 0 2164
基于用户协同过滤算法

下面讲解的链接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路:当用户A需要个性化推荐的时候,可以先找到和他兴趣相似用户群体G,然后把G中所包含的且A中没有的东西进行预测评估,最后根据预测评估值对用户A进行 ...

Mon Sep 09 23:56:00 CST 2019 0 374
距离和相似度度量[转]

在数据分析和数据挖掘的过程中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如K最近邻(KNN)和K均值(K-Means)。当然衡量个体差异的方法有很多,最近查阅了相关的资料,这里整理罗列下。   为了方便下面的解释 ...

Mon Aug 20 22:01:00 CST 2012 0 3681
基于用户和项目协同过滤原理及实例

1. 基于用户协同过滤 基于用户(User-Based)的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息,寻找与新用户相似的其他用户;同时,根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R,基于用户协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R,以计算用户之间的相似 ...

Mon Apr 27 19:13:00 CST 2015 0 4186
基于用户的推荐协同过滤算法的算法

协同过滤推荐算法是最重要的算法,它是基于协同过滤算法的物品分为基于用户的协作过滤算法。 本文介绍了基于用户协同过滤算法。简单的说,给用户u推荐。所以只要找出谁和u课前行为似用户。这与u較像的用户。把他们的行为推荐给用户u就可以。 所以基于用户的系统过滤算法包含两个步骤 ...

Mon Jun 29 18:06:00 CST 2015 0 3305
基于用户协同过滤来构建推荐系统

1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统,今天给大家介绍如何基于用户协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛,它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存(Memory-Based)和基于模型(Model-Based)。 基于内存 ...

Thu Jun 25 21:54:00 CST 2020 1 1350
Mahout实现基于用户协同过滤算法

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户协同过滤算法。 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 ...

Tue Oct 06 06:56:00 CST 2015 1 4915
 
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