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 ...
集体智慧和协同过滤 . 什么是集体智慧 社会计算 集体智慧 Collective Intelligence 并不是 Web . 时代特有的,只是在 Web . 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好的用户体验。集体智慧是指在大量的人群的行为和数据中收集答案,帮助你对整个人群得到统计意义上的结论,这些结论是我们在单个个体上无法得到的,它往往是某种趋势或者人群中共性的 ...
2016-11-02 20:27 1 4360 推荐指数:
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协同过滤算法原理 一、协同过滤算法的原理及实现 二、基于物品的协同过滤算法详解 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 ...
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User-based就是把与你有相同爱好的用户所喜欢的物品(并且你还没有评过分)推荐给你: Item-based则与之相反,把和你之前喜欢的物品近似的物品推荐给你: 原文:https ...
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 ...
剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分,其中这篇是定位:对推荐引擎中的核心算法:协同过滤进行深挖。 首先,千人千面融合各种场景,如搜索,如feed流,如广告,如风控,如策略增长,如购物全流程等等;其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎,这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序 ...
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 ...
Collaborative Filtering Recommendation 向量之间的相似度 度量向量之间的相似度方法很多了,你可以用距离(各种距离)的倒数,向量夹角,Pearson相关系数等。 ...