1. CF协同过滤推荐算法原理及应用 1.1 概述 什么是协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF)？ 首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？ 大部分的人会问问周围id朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类 ...
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2018-08-27 21:27:48
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https://www.cnblogs.com/pinard/p/6351319.html 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NL ...
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2018-07-31 22:00:35
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协同过滤是通过将用户和其他用户和的数据进行对比来实现推荐。 我们不利用专家所给出的重要属性来描述物品从而计算他们之间的相似度，而是利用用户对他们的意见来计算相似度，这就是协同过滤中所使用的方法。它不关心物品的描述属性，而是严格的按照许多用户的观点来计算相似度。 相似度的度量一种是欧式距离，一种是皮尔 ...
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2018-07-24 21:15:26
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在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们讨论过像funkSVD之类的矩阵分解方法如何用于推荐。今天我们讲另一种在实际产品中用的比较多的推荐算法:贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不 ...
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2018-06-03 17:27:51
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协同过滤推荐基于用户的最近邻推荐思想：给定一个评分数据集以及当前（活跃）用户ID作为输入，找出与当前用户过去有相似偏好的其他用户，这些用户有时被称为对等用户或者最近邻；然后，对当前用户没见过的每个商品p，利用其近邻对p的评分计算预测值。潜在假设：（1）如果用户过去有相似的偏好，那么他们未来也会有相似... ...
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2018-05-27 23:43:06
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一般在推荐系统中，数据往往是使用 用户 物品 矩阵来表示的。用户对其接触过的物品进行评分，评分表示了用户对于物品的喜爱程度，分数越高，表示用户越喜欢这个物品。而这个矩阵往往是稀疏的，空白项是用户还未接触到的物品，推荐系统的任务则是选择其中的部分物品推荐给用户。 （markdown写表格太麻烦了，直接 ...
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2018-02-26 23:23:11
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协同过滤推荐算法是一种主流的、目前广泛应用在工业界的推荐算法。 一般，协同过滤推荐分为三种类型。 1.基于用户(user based)的协同过滤 基于用户的协同过滤算法，主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出与目标用户相似度高的其他用户，根据相似用户喜欢的物品，预测目标用户对对应物品的评分，就 ...
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2018-02-26 23:17:54
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博主前面因为太忙没有时间更新博文，从今天开始博主会用博文记录自己学习Hadoop的整个过程，欢迎感兴趣的朋友关注！ Hadoop是什么？ Hadoop是一个开源框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据。分布式计算是一个宽泛并且不断变化的领域，Hadoop的优势在于： 1) 方便：Hadoop运行在 ...
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2018-01-21 12:35:47
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ALS矩阵分解 http://blog.csdn.net/oucpowerman/article/details/49847979 http://www.open-open.com/lib/view/open1457672855046.html 一个的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描 ...
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2018-01-20 16:28:11
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SVD解读 转载于刘建平 在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统 ...
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2018-01-13 12:45:12
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