原文:python实现基于用户的协同过滤算法(CF)——以电影评价数据(ml-100k)为例

目录 程序简介 程序 数据集下载 代码分析 程序简介 项目以ml k电影评分数据集为输入,实现了基于用户的协同过滤算法,最后预测的MAE为 . ,因为经过优化, 万条评分数据运行时间不超过 分钟 协同过滤算法 CF 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。 程序 数据集下载 点击进入下载地址 ...

2020-03-16 21:37 2 2251 推荐指数:

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CF协同过滤算法

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)?   集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的,只是在 Web2.0 时代,大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好 ...

Thu Nov 03 04:27:00 CST 2016 1 4360
Mahout实现基于用户协同过滤算法

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户协同过滤算法。 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐。 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中 ...

Tue Oct 06 06:56:00 CST 2015 1 4915
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 ...

Sat Aug 10 01:53:00 CST 2019 0 979
基于用户协同过滤算法

下面讲解的链接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路:当用户A需要个性化推荐的时候,可以先找到和他兴趣相似的用户群体G,然后把G中所包含的且A中没有的东西进行预测评估,最后根据预测评估值对用户A进行 ...

Mon Sep 09 23:56:00 CST 2019 0 374
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 ...

Tue Jan 03 06:12:00 CST 2017 0 3153
基于用户协同过滤推荐算法原理和实现

在推荐系统众多方法中,基于用户协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年,该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户协同过滤算法思想 ...

Thu Apr 30 09:55:00 CST 2015 22 45255
基于用户的推荐协同过滤算法算法

协同过滤推荐算法是最重要的算法,它是基于协同过滤算法的物品分为基于用户的协作过滤算法。 本文介绍了基于用户协同过滤算法。简单的说,给用户u推荐。所以只要找出谁和u课前行为似用户。这与u較像的用户。把他们的行为推荐给用户u就可以。 所以基于用户的系统过滤算法包含两个步骤 ...

Mon Jun 29 18:06:00 CST 2015 0 3305
 
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