原文:推荐系统中物品相似度计算

这次介绍Item User 相似度的计算方法,其广泛运用于基于邻域的协同过滤算法的推荐系统。简而言之,基于邻域,就是基于相邻的元素进行推荐,而相邻元素的得到过程就是相似度的计算过程。 对于空间上的点来说:传统机器学习模型中KNN的距离度量方法 如欧式距离等 ,距离越近的点我们把他们归为一类,也可以说他们更相似。 对于空间上的向量来说:方向更相同,向量越相似,这就是cosine度量方法的原理。 问题 ...

2018-08-09 11:54 0 9082 推荐指数:

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推荐相似计算问题(选择与总结)

《Dataminingguide》书阅读,第二章 推荐系统入门 1、 曼哈顿距离 最简单的距离计算方式。在二维计算模型,每个人都可以用(X,Y)的点来表示。例如(X1,Y1)来表示艾米,(X2,Y2)来表示另一位人,那么他们之间的曼哈顿距离就是: |X1-X2 ...

Wed Apr 15 01:29:00 CST 2020 0 610
elasticsearch算法之推荐系统相似算法(一)

一、推荐系统简介 推荐系统主要基于对用户历史的行为数据分析处理,寻找得到用户可能感兴趣的内容,从而实现主动向用户推荐其可能感兴趣的内容; 从物品的长尾理论来看,推荐系统通过发掘用户的行为,找到用户的个性化需求,从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户,帮助用户发现那些他们感兴趣但很难发现的商品 ...

Thu Jan 27 16:39:00 CST 2022 0 976
推荐系统之余弦相似的Spark实现

推荐系统之余弦相似的Spark实现 (1)原理分析 余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系,从程序分析, 第一步是数据的输入, 其次是使用相似性度量公式 最后是对不同用户的递归计算。 本例子是基于欧几里得举例的相似计算。 (2)源代码 ...

Thu Mar 30 02:42:00 CST 2017 0 4459
Spark/Scala实现推荐系统相似算法(欧几里得距离、皮尔逊相关系数、余弦相似:附实现代码)

推荐系统,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理参考的因子会复杂的多。 本篇文章不介绍相关 ...

Fri Dec 11 16:57:00 CST 2020 0 900
余弦相似计算

余弦相似计算 余弦相似用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。 我们知道,对于两个向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

Thu Mar 22 04:53:00 CST 2018 1 38374
图像相似计算

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a540be60100vjae.html 图像相似计算 (2011-12-13 22:16:23) 转载▼ 标签: 图像 相似 svd ...

Wed Mar 02 05:03:00 CST 2016 0 2314
 
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