Spark機器學習之推薦引擎
一. 最小二乘法建立模型 關於最小二乘法矩陣分解，我們可以參閱： 一、矩陣分解模型。 用戶對物品的打分行為可以表示成一個評分矩陣A(m*n)，表示m個用戶對n各物品的打分情況。如下圖所示： 其中，A(i,j)表示用戶user i對物品item j的打分 ...
原文：SparkML之推薦引擎（二)---推薦模型評估
本文內容和代碼是接着上篇文章來寫的，推薦先看一下哈 我們上一篇文章是寫了電影推薦的實現，但是推薦內容是否合理呢，這就需要我們對模型進行評估針對推薦模型，這里根據均方差和K值平均准確率來對模型進行評估，MLlib也對這幾種評估方法都有提供內置的函數 在真實情況下，是要不斷地對推薦模型的三個關鍵參數 rank iterations lambda 分別選取不同的值，然后對不同參數生成的模型進行評估，從而 ...
2019-03-29 18:14 0 513 推薦指數：
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個性化推薦系統（二）---構建推薦引擎
當下推薦系統包含的層級特別的多，整個線上推薦系統包含：最上層線上推薦服務、中層各個推薦數據召回集（數據主題、分類池子）、底層各種推薦模型。 推薦系統介入線上各種業務，推薦系統當下已經介入內容方面：文章、問答、評論等各個業務系統，商品sku：純商品、消息push、素材，混合多個 ...
“基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎”-電影推薦引擎建立
一，參考文章： （1）基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎：http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-mahout/ （2）“基於 Apache Mahout 構建社會化推薦引擎”一文例子運行紀實 ：http ...
SparkML之推薦算法ALS
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 ...
Spark學習筆記——構建基於Spark的推薦引擎
推薦模型 推薦模型的種類分為： 1.基於內容的過濾：基於內容的過濾利用物品的內容或是屬性信息以及某些相似度定義,來求出與該物品類似的物品。 2.協同過濾：協同過濾是一種借助眾包智慧的途徑。它利用大量已有的用戶偏好來估計用戶對其未接觸過的物品的喜好程度。其內在思想是相似度的定義。 在基於用戶 ...
協同過濾算法——推薦引擎比你更了解你自己
1. 背景 在數據爆炸我們每天被數據困擾的今天，數據量發生指數級的增長，每一年產生的大數據是過去歷史的總和。那么在茫茫數據大海中，對於數據生產者，怎么將自己的信息精准投放給所需的用戶呢？而對於數據消費者，怎么從海量數據中快速獲取自己需要的信息呢？這時推薦引擎應運而生。 推薦應用其實已經走進 ...
多線程、事件驅動與推薦引擎框架選型
事件驅動編程是一種編程范式，這里程序的執行流由外部事件來決定。它的特點是包含一個事件循環，當外部事件發生時使用回調機制來觸發相應的處理。多線程是另一種常用編程范式，並且更容易理解。 高性能通 ...
探秘推薦引擎之協同過濾算法小綜述
數學大神、統計學大神和數據挖掘推薦大神請關注。 一、數學期望的理解 早些時候，法國有兩個大數學家，一個叫做布萊士·帕斯卡，一個叫做費馬。帕斯卡認識兩個賭徒，這兩個賭徒向他提出了一個問題。他們說，他倆下賭金之后，約定誰先贏滿5局，誰就獲得全部賭金。賭了半天，A贏了4局，B ...