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 ...
推荐系统的算法,在上个世纪 年代成型,最早应用于UserCF,基于用户的协同过滤算法,标志着推荐系统的形成。首先,要明白以下几个理论: 长尾理论 评判推荐系统的指标。之所以需要推荐系统,是要挖掘冷门物品,增加利润,这是根本目的。一般的,评判一个推荐系统的好坏,需要以下几个指标: 推荐系统评测指标 准确率 Precision 召回率 Recall F值 F Measure 下面简单列举几种常用的推荐 ...
2016-11-28 22:04 0 4246 推荐指数:
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 ...
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 ...
ALS矩阵分解 一个 的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描述一个人的喜好经常是在一个抽象的低维空间上进行的,并不需要把其喜欢的事物一一列出。再抽象一些,把人们的喜好和电影的特征都投到这个低维空间,一个人的喜好映射到了一个低维向量,一个电影的特征变成了纬度相同的向量,那么这个人和 ...
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 ...
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 ...
基于物品的协同过滤算法ItemCF 基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 用例说明: 注:基于物品的协同过滤算法,是目前商用最广泛的推荐算法。 刚开始看这 ...
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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 ...