原文:LibRec:一個實現推薦系統的Java庫包

LibRec是一個用於實現推系統 RS 的Java庫包,實現推薦系統的兩個經典問題: rating prediction 評分排行預測 和 item ranking 項目排行 ,其內置了經典的機器學習算法。目前支持很多推薦算法包括:UserKNN, ItemKNN, RegSVD, PMF, SVD , BiasedMF, BPMF, SocialMF, TrustMF, SoRec, SoReg ...

2017-12-06 23:38 0 2335 推薦指數:

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Elasticsearch(三)實現一個推薦系統

大體思路 分解user-item矩陣,將user和item embedding到低維稠密的(維度默認為20)空間,然后利用ES的dense vector字段來計算user和item的相關性分數,或item和item之間的相似度分數。 步驟 准備數據 訓練模型 模型導入es 生成推薦 ...

Thu Mar 11 20:09:00 CST 2021 0 519
開源推薦系統Librec中recommender模塊算法了解——cf模塊

1. k近鄰(k-NearestNeighbor)算法介紹及在推薦系統中的應用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179 k近鄰(k-NearestNeighbor)算法是一種基本分類和回歸方法。分類問題的k近鄰法即給定一個訓練數據集,對新的輸入實例 ...

Sat Dec 29 01:14:00 CST 2018 0 1119
第三篇:一個Spark推薦系統引擎的實現

前言 經過2節對MovieLens數據集的學習,想必讀者對MovieLens數據集認識的不錯了;同時也順帶回顧了些Spark編程技巧,Python數據分析技巧。 本節將是讓人興奮的一節,它將實現一個基於Spark的推薦系統引擎。 PS1:關於推薦算法 ...

Sun May 21 00:40:00 CST 2017 0 17900
采用KNN算法實現一個簡單的推薦系統

1. 基於相似用戶的KNN 選用公式如下: 2. 基於相似物品的KNN 要求: 1. 純PYTHON代碼實現 2. 利用SKLEARN開發包實驗 實驗要求: 1. 數據集: Movielens1M, Movielens100k 2. 評價指標 ...

Sun Nov 13 00:18:00 CST 2016 0 2233
python實現推薦系統(一)

協同過濾分為 memory-based 和 model based 1. memory-based 利用用戶物品之間相似度進行推薦 一種是 item-item 即喜歡這個物品的用戶還喜歡.. 一種是 user-item 即與你有相似愛好的用戶還喜歡.. 現在有個評分矩陣R,行表示 ...

Thu Jul 07 21:32:00 CST 2016 0 12907
一個完整推薦系統的設計實現-以百度關鍵詞搜索推薦為例

本文轉自http://semocean.com 在之前一篇博文中, 有同學在評論中問了個問題: 如何解決因式分解帶來的推薦冷門,熱門關鍵詞的問題。 在回答這個問題的時候, 想到了近幾年在做搜索推薦系統的過程中, 學術界和工業界的一些區別。 正好最近正在做技術規划, 於是寫偏文章說下 ...

Tue Dec 23 23:59:00 CST 2014 0 3733
 
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