Spark MLlib之協同過濾
原文：http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是協同過濾 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱CF)，wiki上的定義是：簡單來說是利用某興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦使用者感興趣的資訊，個人透過合作的機制給予資訊相當程度的回應 ...
原文：spark-MLlib之協同過濾ALS
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 產品的頁面但是沒有對產品評分 交互皆可。僅僅根據這些交互，協同過濾算法就能 夠知道哪些產品之間比較相似 因為相同的用戶與它們發生了交互 以及哪些用戶之間 比較相似，然后 ...
2017-11-22 17:07 0 1007 推薦指數：
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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 ...
Spark MLlib協同過濾算法
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 ...
原創：協同過濾之ALS
推薦系統的算法，在上個世紀90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：①長尾理論②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 ...
Spark2.0協同過濾與ALS算法介紹
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 ...
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User協同過濾（基於Spark實現）
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 ...