spark-MLlib之协同过滤ALS
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 ...
原文：协同过滤 CF & ALS 及在Spark上的实现
使用Spark进行ALS编程的例子可以看：http: www.cnblogs.com charlesblc p .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 p .html 最后的惩罚因子那部分没看懂。前面的还挺好的。 上面 . 节关于矩阵分解模型的自然意义和解释，讲的非常好 注：矩阵的每一行 ...
2017-01-02 22:12 0 3153 推荐指数：
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原创：协同过滤之ALS
推荐系统的算法，在上个世纪90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：①长尾理论②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 ...
Spark2.0协同过滤与ALS算法介绍
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 ...
CF（协同过滤算法）
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User协同过滤（基于Spark实现）
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 ...
Spark MLlib之协同过滤
原文：http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)，wiki上的定义是：简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应 ...
协同过滤的实现步骤
协同过滤的实现 1、收集用户偏好及标准化处理 要从用户的行为和偏好中发现规律，并基于此给予推荐，如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息，而且不同的应用也可能大不相同。 以上列举的用户行为都是比较通用的，推荐引擎设计人 ...
[Recommendation System] 推荐系统之协同过滤（CF）算法详解和实现
1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧（社会计算）？ 集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 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 ...