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/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 ...
原文：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 gt 物品候选集 gt 过滤 gt 排序 gt 策略 保证结果多样性 gt 推荐list 协同过滤CF属于第一阶段，我们常常称之为 推荐引擎 。 推荐引擎 可以有多个基准，包括：基于相似用户 基于相似物品 基于特征搜索，以及基于热门等方式。通过 ...
2019-09-05 15:45 6 381 推荐指数：
相关推荐
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 ...
Spark ML协同过滤推荐算法
一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 二.步骤 ...
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 ...
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 ...
协同过滤推荐算法的原理及实现
一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user ...
协同过滤算法介绍及算法实现
一、协同过滤算法简介 协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由： ●根据和你有共同喜好的人给你推荐 ...