基于协同过滤算法的推荐 （本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用） 数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。
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2018-12-11 19:54:45
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基于协同过滤算法的推荐 （本实验选用数据为真实电商脱敏数据，仅用于学习，请勿商用） 数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将 ...
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2018-12-11 17:26:49
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(1)电商大数据项目-推荐系统实战http://blog.51cto.com/6989066/2325073（七）推荐系统常用算法协同过滤算法协同过滤算法（CollaborativeFiltering：CF）是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用户的CF（User-basedCF）和基于物品的CF（Item-basedCF）。(八）ApacheMahout和SparkML
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2018-12-05 00:24:09
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协同过滤算法概述 基于模型的协同过滤应用 电影推荐 实时推荐架构分析 协同过滤算法概述 基于模型的协同过滤应用 电影推荐 实时推荐架构分析 一、协同过滤算法概述 本人对算法的研究，目前还不是很深入，这里简单的介绍下其工作原理。 通常，协同过滤算法按照数据使用，可以分为： 1）基于用户（UserCF） ...
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2018-10-23 18:05:38
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两步走： 一、计算物品间的相似度 1、相似度算法 喜欢物品i的用户中有多少比例的用户也喜欢j；问题：j存在热门商品问题，因为j很流行，喜欢 j 的用户可能包含喜欢 i 的用户，则相似度基本是1，导致任何物品和热门物品的相似度都近似为1，这对于挖掘长尾的系统不好 惩罚 热门 j 的权重 惩罚活跃用户 ...
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2018-10-20 19:48:37
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仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法，方法有： 隐语义模型 基于图的随机游走算法 基于邻域的方法：应用最广泛 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐和他兴 ...
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2018-10-20 16:24:21
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协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filterin ...
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2018-10-06 16:39:42
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template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size ...
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2018-08-26 11:55:09
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推荐算法 目前主流的推荐算法主要包含内容关联算法, 协同过滤算法。 内容关联算法(Content-Based) CB算法的原理是将一个item的基本属性, 内容等信息提取出来, 抽成一个taglist, 为每个tag赋一个权重。 剩下的事情就跟一个搜索引擎非常类似了, 将所有item对应的tagli ...
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2018-08-18 13:53:02
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最近天气有点热，三伏天得了空调病，最后发现是颈椎引起的问题，期间还拔了颗顽固的智齿，也算是一波三折了。 这次介绍 Item(User)相似度 的计算方法，其广泛运用于基于邻域的协同过滤算法的推荐系统。简而言之，基于邻域，就是基于相邻的元素进行推荐，而相邻元素的得到过程就是相似度的计算过程。 对于空间 ...
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2018-08-09 13:48:05
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