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 ...
原文：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 产品的页面但是没有对产品评分 交互皆可。仅仅根据这些交互，协同过滤算法就能 够知道哪些产品之间比较相似 因为相同的用户与它们发生了交互 以及哪些用户之间 比较相似，然后 ...
2017-11-22 17:07 0 1007 推荐指数：
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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 ...
Spark MLlib协同过滤算法
算法说明 协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF，WIKI上的定义是：简单来说是利用某个兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的，进而帮助 ...
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 ...
基于Spark MLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统
协同过滤算法概述 基于模型的协同过滤应用---电影推荐 实时推荐架构分析 一、协同过滤算法概述 本人对算法的研究，目前还不是很深入，这里简单的介绍下其工作原理。 通常，协同过滤算法按照数据使用 ...
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Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出 ...
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 ...