CF（協同過濾算法）
1 集體智慧和協同過濾 1.1 什么是集體智慧（社會計算）？ 集體智慧 (Collective Intelligence) 並不是 Web2.0 時代特有的，只是在 Web2.0 時代，大家在 Web 應用中利用集體智慧構建更加有趣的應用或者得到更好 ...
原文：python實現基於用戶的協同過濾算法(CF)——以電影評價數據(ml-100k)為例
目錄 程序簡介 程序 數據集下載 代碼分析 程序簡介 項目以ml k電影評分數據集為輸入，實現了基於用戶的協同過濾算法，最后預測的MAE為 . ，因為經過優化， 萬條評分數據運行時間不超過 分鍾 協同過濾算法 CF 基於對用戶歷史行為數據的挖掘發現用戶的喜好偏向，並預測用戶可能喜好的產品進行推薦。也就是常見的 猜你喜歡 ，和 購買了該商品的人也喜歡 等功能。 程序 數據集下載 點擊進入下載地址 ...
2020-03-16 21:37 2 2251 推薦指數：
相關推薦
Mahout實現基於用戶的協同過濾算法
Mahout中對協同過濾算法進行了封裝，看一個簡單的基於用戶的協同過濾算法。 基於用戶：通過用戶對物品的偏好程度來計算出用戶的在喜好上的近鄰，從而根據近鄰的喜好推測出用戶的喜好並推薦。 圖片來源 程序中用到的數據都存在MySQL數據庫中，計算結果也存在MySQL中的對應用戶表中 ...
Spark ML協同過濾推薦算法
一.簡介 協同過濾算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最經典、最常用的推薦算法。該算法通過分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統關於該指定用戶對此信息的喜好程度預測。 二.步驟 ...
基於用戶的協同過濾算法
基於用戶的協同過濾算法-參考《推薦系統實踐》一書，作者：項亮 ...
基於用戶的協同過濾算法
下面講解的鏈接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路：當用戶A需要個性化推薦的時候，可以先找到和他興趣相似的用戶群體G,然后把G中所包含的且A中沒有的東西進行預測評估，最后根據預測評估值對用戶A進行 ...
協同過濾 CF & ALS 及在Spark上的實現
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 ...
基於用戶的協同過濾推薦算法原理和實現
在推薦系統眾多方法中，基於用戶的協同過濾推薦算法是最早誕生的，原理也較為簡單。該算法1992年提出並用於郵件過濾系統，兩年后1994年被 GroupLens 用於新聞過濾。一直到2000年，該算法都是推薦系統領域最著名的算法。 本文簡單介紹基於用戶的協同過濾算法思想 ...
基於用戶的推薦協同過濾算法的算法
協同過濾推薦算法是最重要的算法，它是基於協同過濾算法的物品分為基於用戶的協作過濾算法。 本文介紹了基於用戶的協同過濾算法。簡單的說，給用戶u推薦。所以只要找出誰和u課前行為似用戶。這與u較像的用戶。把他們的行為推薦給用戶u就可以。 所以基於用戶的系統過濾算法包含兩個步驟 ...