協同過濾算法概述 基於模型的協同過濾應用---電影推薦 實時推薦架構分析 一、協同過濾算法概述 本人對算法的研究，目前還不是很深入，這里簡單的介紹下其工作原理。 通常，協同過濾算法按照數據使用 ...

推薦系統很重要的原因：1》它是機器學習的一個重要應用2》對於機器學習來說，特征是非常重要的，對於一些問題，存在一些算法能自動幫我選擇一些優良的features，推薦系統就可以幫助我們做這樣的事情。 推薦系統的問題描述 使用電影評分系統，用戶用1-5分給電影進行評分（允許評分在0-5 ...

1、基於詞袋模型的邏輯回歸情感分類 2、基於word2vec詞向量模型的邏輯回歸情感分類 ...

今天來使用spark中的ALS算法做一個小推薦。需要數據的話可以點擊查看初識sparklyr—電影數據分析，在文末點擊閱讀原文即可獲取。 其實在R中還有一個包可以做推薦，那就是recommenderlab。如果數據量不大的時候可以使用recommenderlab包，之前也用該包做過電影評分 ...

參考: SparkML之推薦算法（一）ALS --有個比較詳細的講解,包含blocks使用。 Spark ALS源碼總結 ...

如何對電影進行打分:根據用戶向量與電影向量的內積 我們假設每部電影有兩個features,x1與x2。x1表示這部電影屬於愛情片的程度，x2表示這部電影是動作片的程度，如Romance forever里面x1為1.0（說明電影大部分為愛情），x2=0.01(說明里面有一點動作場面 ...

兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解)：SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...

協同過濾(collaborative filtering )能自行學習所要使用的特征 如我們有某一個數據集，我們並不知道特征的值是多少，我們有一些用戶對電影的評分，但是我們並不知道每部電影的特征（即每部電影到底有多少浪漫成份，有多少動作成份） 假設我們通過采訪用戶得到每個用戶的喜好，如上圖 ...