推荐系统（1）—协同过滤基本思想及其实现
前言：由于近期项目上在开发一个销售管理系统，里面涉及到一个基于用户的产品给推荐算法，之前也对推荐系统有比较系统地了解，因此本文及接下来的几篇文章将详细推荐系统的思想及其多中实现方法，本篇将主要介绍基于系统过滤的推荐系统及其Python实现。 1、协同过滤思想 协同 ...
原文：电影推荐系统-[实时推荐部分]（一）实施推荐算法主要需求+实现公式+实施推荐系统的基本思想
电影推荐系统 实时推荐部分 一 .对于实时推荐算法，主要有两点需求： 用户本次评分后 或最近几个评分后系统可以明显的更新推荐结果 计算量不大，满足响应时间上的实时或者准实时要求 .实现的公式 公式公式每家公司可能会有出入。 取log是为了减小相应的影响，来是整个数据达到平衡的结果。 归一化：将数据归一成 之间的数字，避免过大或过小的数据对结果产生过大的影响。 电影的相似度一般变化是不大的，电影相似 ...
2020-09-24 19:05 0 449 推荐指数：
相关推荐
推荐算法之电影推荐
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 ...
电影推荐系统-整体总结（五）实时推荐
电影推荐系统-整体总结（五）实时推荐 一、Scala代码实现 1.自定义数据类--Model.scala 2.StreamingRecommender类 二、图解 1.实时部分的过程图 这里蓝色部分是用API实现的，蓝色的使用Kafka Stream ...
基于pytorch的电影推荐系统
本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统，我这里用pytorch0.4做了个移植。 本文实现的模型Github仓库 ...
基于Spark的电影推荐系统
数据文件: u.data(userid itemid rating timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 数据操作 把u.data导入RDD， take() x.split(‘\t’)(1) 查看userid字段的统计 ...
基于Mahout的电影推荐系统
1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程 ...
基于CNN的电影推荐系统
从深度学习卷积神经网络入手，基于 Github 的开源项目来完成 MovieLens 数据集的电影推荐系统。 什么是推荐系统呢？ 什么是推荐系统呢？首先我们来看看几个常见的推荐场景。 如果你经常通过豆瓣电影评分来找电影，你会发现下图所示的推荐： 如果你喜欢购物，根据你的选择和购物行为 ...
基于Mahout的电影推荐系统
基于Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类 ...