ItemCF_基於物品的協同過濾 1. 概念 2. 原理 如何給用戶推薦? 給用戶推薦他沒有買過的物品--103 3. java ...
ItemCF 基於物品的協同過濾 . 概念 . 原理 如何給用戶推薦 給用戶推薦他沒有買過的物品 . java代碼實現思路 數據集: 第一步:構建物品的同現矩陣 第二步:構建用戶的得分矩陣 第三步:同現矩陣 評分矩陣 第四步:拿到最終結果,排序,得到給用戶的推薦列表 問題一:物品同現矩陣和用戶得分矩陣如何構建 問題二:矩陣相乘如何來做 六個MapReduce step 第一個MapReduce: ...
2017-03-02 23:34 0 2088 推薦指數:
ItemCF_基於物品的協同過濾 1. 概念 2. 原理 如何給用戶推薦? 給用戶推薦他沒有買過的物品--103 3. java ...
基於物品的協同過濾ItemCF 數據集字段: 1. User_id: 用戶ID 2. Item_id: 物品ID 3. preference:用戶對該物品的評分 算法的思想: 1. 建立物品的同現矩陣A,即統計兩兩物品同時出現的次數 數據格式:Item_id1 ...
基於物品的協同過濾算法(ItemCF)的基本思想是:給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。 比如,該算法會因為你購買過《Java從入門到精通》而給你推薦《Java並發編程實戰》。不過,基於物品的協同過濾算法並不利用物品的內容屬性計算物品之間的相似度,二是通過分析用戶的行為數據計算物品 ...
最近在學習使用阿里雲的推薦引擎時,在使用的過程中用到很多推薦算法,所以就研究了一下,這里主要介紹一種推薦算法—基於物品的協同過濾算法。ItemCF算法不是根據物品內容的屬性計算物品之間的相似度,而是通過分析用戶的行為記錄來計算用戶的相似度。該算法認為物品A和物品B相似的依據是因為喜歡物品A的用戶 ...
轉自:http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基礎算法 基於物品的協同過濾算法(簡稱ItemCF)給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度,而是利用 ...
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 ...
的物品相似度矩陣,可以計算得到用戶喜歡度最高的k個物品,並推薦給用戶。 前言 基於物品的協同過濾算 ...
用戶對物品的評分矩陣 × 物品相似矩陣 = 推薦列表 構建物品相似度矩陣的時候可以通過計算兩個物品的余弦相似度得出,於是需要構建每個物品在所有用戶中的評分矩陣 本例中,不采用余弦相似度的方式計算物品與物品相似度 在MapReduce作業中,輸入數據的格式是:用戶,物品 ...