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 ...

推荐系统很重要的原因：1》它是机器学习的一个重要应用2》对于机器学习来说，特征是非常重要的，对于一些问题，存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features，推荐系统就可以帮助我们做这样的事情。 推荐系统的问题描述 使用电影评分系统，用户用1-5分给电影进行评分（允许评分在0-5 ...

1、基于词袋模型的逻辑回归情感分类 2、基于word2vec词向量模型的逻辑回归情感分类 ...

今天来使用spark中的ALS算法做一个小推荐。需要数据的话可以点击查看初识sparklyr—电影数据分析，在文末点击阅读原文即可获取。 其实在R中还有一个包可以做推荐，那就是recommenderlab。如果数据量不大的时候可以使用recommenderlab包，之前也用该包做过电影评分 ...

参考: SparkML之推荐算法（一）ALS --有个比较详细的讲解,包含blocks使用。 Spark ALS源码总结 ...

如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积 我们假设每部电影有两个features,x1与x2。x1表示这部电影属于爱情片的程度，x2表示这部电影是动作片的程度，如Romance forever里面x1为1.0（说明电影大部分为爱情），x2=0.01(说明里面有一点动作场面 ...

两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解)：SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...

协同过滤(collaborative filtering )能自行学习所要使用的特征 如我们有某一个数据集，我们并不知道特征的值是多少，我们有一些用户对电影的评分，但是我们并不知道每部电影的特征（即每部电影到底有多少浪漫成份，有多少动作成份） 假设我们通过采访用户得到每个用户的喜好，如上图 ...