基於局部敏感哈希的協同過濾推薦算法之E^2LSH
一.算法實現 基於p-stable分布，並以‘哈希技術分類’中的分層法為使用方法，就產生了E2LSH算法。 E2LSH中的哈希函數定義如下： 其中，v為d維原始數據，a為隨機變量，由正態分布產生; w為寬度值，因為a∙v+b得到的是一個實數 ...
原文：基於局部敏感哈希的協同過濾算法之simHash算法
搜集了快一個月的資料，雖然不完全懂，但還是先慢慢寫着吧，說不定就有思路了呢。 開源的最大好處是會讓作者對臟亂臭的代碼有羞恥感。 當一個做推薦系統的部門開始重視 數據清理，數據標柱，效果評測，數據統計，數據分析 這些所謂的臟活累活，這樣的推薦系統才會有救。 求教GitHub的使用。 簡單不等於傻逼。 我為什么說累：我又是一個習慣在聊天中思考前因后果的人，所以整個大腦高負荷運轉。不過這樣真不好，學習 ...
2015-04-25 21:44 4 7224 推薦指數：
相關推薦
協同過濾算法
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 一個人想看電影的時候常常會思考要看什么電影呢。這個時候他可能會問周圍愛好的人求推薦。現在社 ...
協同過濾算法
...
協同過濾算法
協同過濾算法原理 一、協同過濾算法的原理及實現 二、基於物品的協同過濾算法詳解 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 ...
局部敏感哈希算法
這篇文章介紹了局部敏感哈希算法，局部敏感哈希是非監督的哈希算法。 算法的輸入是實數域的特征向量，輸出為一個binary vector。 利用哈希函數將數據點映射到不同的桶中是一種保形映射，使得數據點 i 和數據點 j 在原始空間的相似度 s 與映射后的在同一個桶的概率呈現正相關。之所以這么做，主要 ...
什么是協同過濾推薦算法？
剖析千人千面的大腦——推薦引擎部分，其中這篇是定位：對推薦引擎中的核心算法：協同過濾進行深挖。 首先，千人千面融合各種場景，如搜索，如feed流，如廣告，如風控，如策略增長，如購物全流程等等；其次千人千面的大腦肯定是內部的推薦引擎，這里有諸多規則和算法在實現對上述各個場景進行“細分推薦排序 ...
基於用戶的協同過濾算法
下面講解的鏈接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路：當用戶A需要個性化推薦的時候，可以先找到和他興趣 ...
CF（協同過濾算法）
1 集體智慧和協同過濾 1.1 什么是集體智慧（社會計算）？ 集體智慧 (Collective Intelligence) 並不是 Web2.0 時代特有的，只是在 Web2.0 時代，大家在 Web 應用中利用集體智慧構建更加有趣的應用或者得到更好 ...