算法說明 　　協同過濾（Collaborative Filtering，簡稱CF，WIKI上的定義是：簡單來說是利用某個興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦感興趣的資訊給使用者，個人透過合作的機制給予資訊相當程度的回應（如評分）並記錄下來以達到過濾的目的，進而幫助 ...

協同過濾與推薦 協同過濾是一種根據用戶對各種產品的交互與評分來推薦新產品的推薦系統技術。 協同過濾引入的地方就在於它只需要輸入一系列用戶/產品的交互記錄； 無論是顯式的交互(例如在購物網站上進行評分)還是隱式的(例如用戶訪問了一個 ...

協同過濾算法概述 基於模型的協同過濾應用---電影推薦 實時推薦架構分析 一、協同過濾算法概述 本人對算法的研究，目前還不是很深入，這里簡單的介紹下其工作原理。 通常，協同過濾算法按照數據使用 ...

Spark MLlib架構解析 MLlib的底層基礎解析 MLlib的算法庫分析 　　分類算法　 　　回歸算法 聚類算法 協同過濾 MLlib的實用程序分析 從架構圖可以看出 ...

一.簡介 　　協同過濾算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最經典、最常用的推薦算法。該算法通過分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統關於該指定用戶對此信息的喜好程度預測。 二.步驟 ...

使用Spark進行ALS編程的例子可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS：alternating least squares 關於協同過濾ALS原理的可以看這篇文章：http://www.docin.com ...

項目地址：https://github.com/ChanKamShing/UserCF_Spark.git 推薦系統的作業流程： 召回/match（推薦引擎）-> 物品候選集 -> 過濾 -> 排序 -> 策略（保證結果多樣性） -> 推薦list 協同過濾CF ...

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 ...