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 ...
推薦系統的算法,在上個世紀 年代成型,最早應用於UserCF,基於用戶的協同過濾算法,標志着推薦系統的形成。首先,要明白以下幾個理論: 長尾理論 評判推薦系統的指標。之所以需要推薦系統,是要挖掘冷門物品,增加利潤,這是根本目的。一般的,評判一個推薦系統的好壞,需要以下幾個指標: 推薦系統評測指標 准確率 Precision 召回率 Recall F值 F Measure 下面簡單列舉幾種常用的推薦 ...
2016-11-28 22:04 0 4246 推薦指數:
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 ...
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 ...
ALS矩陣分解 一個 的打分矩陣 A 可以用兩個小矩陣和的乘積來近似,描述一個人的喜好經常是在一個抽象的低維空間上進行的,並不需要把其喜歡的事物一一列出。再抽象一些,把人們的喜好和電影的特征都投到這個低維空間,一個人的喜好映射到了一個低維向量,一個電影的特征變成了緯度相同的向量,那么這個人和 ...
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 ...
基於物品的協同過濾算法ItemCF 基於item的協同過濾,通過用戶對不同item的評分來評測item之間的相似性,基於item之間的相似性做出推薦。簡單來講就是:給用戶推薦和他之前喜歡的物品相似的物品。 用例說明: 注:基於物品的協同過濾算法,是目前商用最廣泛的推薦算法。 剛開始看這 ...
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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 ...