這次介紹Item(User)相似度的計算方法，其廣泛運用於基於鄰域的協同過濾算法的推薦系統。簡而言之，基於鄰域，就是基於相鄰的元素進行推薦，而相鄰元素的得到過程就是相似度的計算過程。 對於空間上的點來說：傳統機器學習模型中KNN的距離度量方法（如歐式距離等），距離越近的點我們把他們歸為一類 ...

如果你需要和圖數據（Graph Data）打交道，那么你一定聽說過PageRank。PageRank和其后續算法有着廣泛的應用場景，包括推薦系統、反垃圾網頁算法、交通規划、復雜系統故障分析等等。毫無疑問，PageRank的成功有很大一部分要歸功於Google在商業上的成功。但另一方 ...

給定了一個時間順序向量\(z_1,...,z_T\)，rw模型是由次序r來定義的，\(z_t\)僅取決於前\(t-r\)個元素。當r = 1時為最簡單的RW模型。 給定了向量的其他元素，\(z_t\)的條件分布為： \(z_t|z_{t-1} ~ Normal(z_{t-1} ,\sigma^2)\) ...

隨機游走模型由首先由愛因斯坦在1926年以數學方式描述。由於自然界中的許多實體會以不可預知的方式移動，因此隨機游走模型用來描述這種不穩定的移動。在這種移動模型中，移動節點隨機選擇一個方向和速度來從當前位置移動到新的位置。新的速度和方向分別從預定義的范圍【speedmin ...

轉自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基於圖的模型是推薦系統中相當重要的一種方法，以下內容的基本思想是將用戶行為數據表示為一系列的二元組，每一個二元組(u,i)代表用戶u對物品i產生過行為 ...

系列隨筆： （總覽）基於商品屬性的相似商品推薦算法 （一）基於商品屬性的相似商品推薦算法——整體框架及處理流程 （二）基於商品屬性的相似商品推薦算法——Flink SQL實時計算實現商品的隱式評分 （三）基於商品屬性的相似商品推薦算法——批量處理商品屬性，得到屬性前綴及完整屬性字符串 ...

系列隨筆： （總覽）基於商品屬性的相似商品推薦算法 （一）基於商品屬性的相似商品推薦算法——整體框架及處理流程 （二）基於商品屬性的相似商品推薦算法——Flink SQL實時計算實現商品的隱式評分 （三）基於商品屬性的相似商品推薦算法——批量處理商品屬性，得到屬性前綴及完整屬性字符串 ...

轉自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基於圖的模型是推薦系統中相當重要的一種方法，以下內容的基本思想是將用戶行為數據表示為一系列的二元組，每一個二元組(u,i)代表用戶u對物品i產生過行為 ...