http://in.sdo.com/?p=2779推荐算法准确度度量公式：其中，R(u)表示对用户推荐的N个物品，T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式)：Jaccard公式：其中，N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似度公式：UserCF公...
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2014-11-22 15:51:49
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什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是...
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2014-11-18 16:15:21
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一、基于图模型的推荐在不考虑标签时，基于二项图有两种随机游走的图推荐算法：1.probability spreading 随机游走算法，在游走中，每个目标得到权重是基于归属者的边计算出来的。每次传播(item->user->item)后用户Ui的兴趣向量：$$f_j^p=\sum_{l=1}^{n}...
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2014-11-17 15:44:44
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转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_602feaa80100fjq9.html在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐...
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2014-11-15 20:15:08
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转载自（http://www.geek521.com/?p=1423）Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommen...
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2014-11-13 15:56:05
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阅读导读：
1.mahout单机内存算法实现和分布式算法实现分别存在哪些问题？
2.算法评判标准有哪些？
3.什么会影响算法的评分？
1.
Mahout推荐算法介绍
Mahout推荐算法，从数据处理能力上，可以划分为2类：
单机内存算法实现
基于Hadoop的分步式算法实现
1).
单机内存算法实现
单机内存算法实现：就是在单机...
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2014-11-01 17:53:30
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前言用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的API接口；困难是因为我们不了解算法细节，很难去根据业务的场景进行算法配置和调优。本文将深入算法API去解释Mahout推荐算法底层的一些事。目录Mahout...
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2014-10-29 09:09:46
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环境：
hadoop-2.5.0-cdh5.2.0
mahout-0.9-cdh5.2.0
引言
虽然Mahout已经宣布不再继续基于Mapreduce开发，迁移到Spark，但是实际面临的情况是公司集群没有足够的内存支持Spark这只把内存当饭吃的猛兽，再加上项目进度的压力以及开发人员的技能现状，所以不得不继续使用Mahout一段时间。
今天记录...
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2014-10-24 16:36:02
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骁骑 ? 1小时前
Nara模仿神经元网络设计推荐算法，根据人的偏好与品味推荐餐馆
我们可以模仿神经元的运作方式去设计算法，MIT 的几位科学家建立团队把这套原理应用到商业中去，建立了初创公司Nara。
Nara 正是基于神经元的网络结构设计了一套推荐算法，根据人们的偏好与品味去推荐餐馆。现在，北美已经有一百多万家餐馆纳入了 Nara 的神经元网络。而且，像人的大脑一样，Na...
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2014-10-17 12:07:39
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