原文: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 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 生成推薦結果 依賴軟件的版本 Python Elasticsearch . . 准備數據 在https: grouplens.or ...

2021-03-11 12:09 0 519 推薦指數:

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用 Mahout 和 Elasticsearch 實現推薦系統

原文地址 本文內容 軟件 步驟 控制相關性 總結 參考資料 本文介紹如何用帶 Apache Mahout 的 MapR Sandbox for Hadoop 和 Elasticsearch 搭建推薦引擎,只需要很少的代碼。 This tutorial ...

Tue May 24 18:44:00 CST 2016 0 3620
基於Elasticsearch實現搜索推薦

在基於Elasticsearch實現搜索建議一文中我們曾經介紹過如何基於Elasticsearch實現搜索建議,而本文是在此基礎上進一步優化搜索體驗,在當搜索無結果或結果過少時提供推薦搜索詞給用戶。 背景介紹 在根據用戶輸入和篩選條件進行搜索后,有時返回的是無結果或者結果很少的情況,為了提升 ...

Tue Jun 20 18:10:00 CST 2017 0 3796
Elasticsearch實現搜索推薦

本篇介紹的是基於Elasticsearch實現搜索推薦詞,其中需要用到Elasticsearch的pinyin插件以及ik分詞插件,代碼的實現這里提供了java跟C#的版本方便大家參考。 1.實現的結果 ①當搜索【qiy】的時候,能匹配企業、祈願等 ②當搜索【qi業】的時候,只能匹配的到企業 ...

Wed Jul 29 00:29:00 CST 2020 0 1527
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
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
LibRec:一個實現推薦系統的Java庫包

LibRec是一個用於實現系統 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 ...

Thu Dec 07 07:38:00 CST 2017 0 2335
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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