python實現itemCF and userCF
http://my.oschina.net/zhangjiawen/blog/185625 １基於用戶的協同過濾算法： 基於用戶的協同過濾算法是推薦系統中最古老的的算法，可以說是這個算法的誕生標志了推薦系統的誕生。該算法在1992年被提出，並應用於郵件過濾系統，1994年被GroupLens ...
原文：推薦系統實踐—ItemCF實現
參考：https: github.com Lockvictor MovieLens RecSys blob master usercf.py L 數據集 本文使用了MovieLens中的ml k小數據集，數據集的地址為：傳送門該數據集中包含了 個獨立用戶對 部電影做的 次評分。 完整代碼 總體和UserCF差不多，將用戶相似度的計算改為物品相似度的計算即可。 import numpy as np ...
2020-05-02 11:28 0 588 推薦指數：
相關推薦
Spark推薦系統實踐
推薦系統是根據用戶的行為、興趣等特征，將用戶感興趣的信息、產品等推薦給用戶的系統，它的出現主要是為了解決信息過載和用戶無明確需求的問題，根據划分標准的不同，又分很多種類別： 根據目標用戶的不同，可划分為基於大眾行為的推薦引擎和個性化推薦引擎 根據數據之間的相關性，可划分為基於人口統計 ...
推薦系統實踐
推薦系統測評 實驗方法 離線實驗：准備訓練數據測試數據並評估； 用戶調查：問卷方式、和用戶滿意度調查 在線實驗：AB測試：AB測試是一種很常用的在線評測算法的實驗 ...
《推薦系統實踐》——基於物品的協同過濾算法（代碼實現）
轉自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基礎算法 基於物品的協同過濾算法（簡稱ItemCF）給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度，而是利用 ...
推薦算法之用戶推薦（UserCF）和物品推薦（ItemCF）對比
http://www.tuicool.com/articles/nQzIZ3 byxiaoming· 2014 年 2 月 26 日 一、定義 UserCF：推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品 ItemCF：推薦那些和他之前喜歡的物品 ...
推薦算法之用戶推薦（UserCF）和物品推薦（ItemCF）對比
一、定義 UserCF：推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品 ItemCF：推薦那些和他之前喜歡的物品類似的物品 根據用戶推薦重點是反應和用戶興趣相似的小群體的熱點，根據物品推薦着重與用戶過去的歷史興趣，即： UserCF是某個群體內的物品熱門程度 ItemCF ...
《推薦系統實踐》—— 讀后總結
在剛剛畢業的時候，當時的領導就問了一個問題——個性化推薦與精准營銷的區別，當時朦朦朧朧回答不出。現在想想，他們可以說是角度不同。精准營銷可以理解為幫助物品尋找用戶，而個性化推薦則是幫助用戶尋找物品。 什么是推薦系統？ 那么什么是推薦系統呢？簡單的來說，就是幫助用戶和物品聯系起來 ...
推薦系統實踐（項亮）— 第1章 好的推薦系統
1.1 什么是推薦系統 （1）解決信息過載的三種方式： 分類目錄（雅虎） 搜索引擎（谷歌）：滿足用戶有明確目的時的主動查找請求； 推薦系統：用戶沒有明確目的時幫助他們發現感興趣的內容。 （2）推薦系統可以更好的發掘商品的長尾 傳統2/8理論受到挑戰。互聯網條件下 ...