协同过滤 Collaborative Filtering
协同过滤 collaborative filtering 人以类聚，物以群分 相似度 1. Jaccard 相似度 定义为两个集合的交并比： Jaccard 距离，定义为 1 - J(A, B)，衡量两个集合的区分度： 为什么 Jaccard 不适合协同过滤？—— 只 ...
原文：Spark 2.2.0 文档中文版 Collaborative Filtering 协同过滤 JAVA推荐系统
协同过滤常用于推荐系统，这项技术旨在填补 丢失的user item关联矩阵 的条目，spark.ml目前支持基于模型的协同过滤 用一些丢失条目的潜在因素在描述用户和产品 。spark.ml使用ALS 交替最小二乘法 去学习这些潜在因素。在spark.ml中的实现有以下参数： numBlocks：块的数量，user和item将被分成多少块，以并行计算。 默认 ranK:模型隐含因素的个数。 默认 ...
2017-07-19 16:30 0 2192 推荐指数：
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Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行商品推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买 ...
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【翻译】Neural Collaborative Filtering--神经协同过滤
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推荐系统之协同过滤
这个转自csdn，很贴近工程。 协同过滤（Collective Filtering）可以说是推荐系统的标配算法。 在谈推荐必谈协同的今天，我们也来谈一谈基于KNN的协同过滤在实际的推荐应用中的一些心得体会。 我们首先从协同过滤的两个假设聊起。 两个假设： 用户一般会喜欢 ...