1. 背景 在數據爆炸我們每天被數據困擾的今天，數據量發生指數級的增長，每一年產生的大數據是過去歷史的總和。那么在茫茫數據大海中，對於數據生產者，怎么將自己的信息精准投放給所需的用戶呢？而對於數據消費者，怎么從海量數據中快速獲取自己需要的信息呢？這時推薦引擎應運而生。 推薦應用其實已經走進 ...

數學大神、統計學大神和數據挖掘推薦大神請關注。 一、數學期望的理解 早些時候，法國有兩個大數學家，一個叫做布萊士·帕斯卡，一個叫做費馬。帕斯卡認識兩個賭徒，這兩個賭徒向他提出了一個問題。他們說，他倆下賭金之后，約定誰先贏滿5局，誰就獲得全部賭金。賭了半天，A贏了4局，B ...

Apache Mahout之協同過濾原理與實踐 讀書時期，選課是令人懷念的，因為自由，學生可以挑選自己喜愛的課程和老師！然而，過程並不是很美好，“系統繁忙，稍后重試！”屢有發生，於是大伙開心地約定今夜不戰不休。西門的七彩路，和網吧名一樣，我們從門口路過，進的卻是右旁的可媛 ...

Mahout中對協同過濾算法進行了封裝，看一個簡單的基於用戶的協同過濾算法。 基於用戶：通過用戶對物品的偏好程度來計算出用戶的在喜好上的近鄰，從而根據近鄰的喜好推測出用戶的喜好並推薦。 圖片來源 程序中用到的數據都存在MySQL數據庫中，計算結果也存在MySQL中的對應用戶表中 ...

一，參考文章： （1）基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ （2）“基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎”一文例子運行紀實 ：http ...

轉自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基礎算法 基於物品的協同過濾算法（簡稱ItemCF）給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度，而是利用 ...

一、協同過濾算法的原理及實現 協同過濾推薦算法是誕生最早，並且較為著名的推薦算法。主要的功能是預測和推薦。算法通過對用戶歷史行為數據的挖掘發現用戶的偏好，基於不同的偏好對用戶進行群組划分並推薦品味相似的商品。協同過濾推薦算法分為兩類，分別是基於用戶的協同過濾算法(user-based ...

把下面的源碼放到一個js文件里，例如命名：index.js； 1.安裝依賴：npm i lodash --save //這是一個格式化數據的庫 2.使用時導入即可：import { Recomme ...