協同過濾的R語言實現及改進
歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 協同過濾算法是推薦系統最常用的算法之一，本文將介紹一種方法來使它可以在大型數據集上快速訓練。 協同過濾算法（CF）是構建推薦系統時最常用的技術之一。它可以基於收集到的其他用戶的偏好信息（協同）來自動地預測當前用戶的興趣點 ...
原文：基於用戶的協同過濾算法(Java實現或R語言實現)
協同過濾的步驟是： 創建數據模型 gt 用戶相似度算法 gt 用戶近鄰算法 gt 推薦算法。 基於用戶的協同過濾算法在Mahout庫中已經模塊化了，通過 個模塊進行統一的方法調用。首先，創建數據模型 DataModel ，然后定義用戶的相似度算法 UserSimilarity ，接下來定義用戶近鄰算法 UserNeighborhood ，最后調用推薦算法 Recommender 完成計算過程。而 ...
2016-11-22 19:34 0 3950 推薦指數：
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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相似的用戶群體G,然后把G中所包含的且A中沒有的東西進行預測評估，最后根據預測評估值對用戶A進行 ...