一、什么是推荐算法互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载（informationoverload）问...
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2015-06-17 15:06:29
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基于SparkMLlib平台的协同过滤算法---电影推荐系统又好一阵子没有写文章了，阿弥陀佛...最近项目中要做理财推荐，所以，回过头来回顾一下协同过滤算法在推荐系统中的应用。说到推荐系统，大家可能立马会想到协同过滤算法。本文基于SparkMLlib平台实现一个向用户推荐电影的简单..
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2015-06-16 01:27:03
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代码有问题，运行出错，寻找解决办法，是不是数据集的错误呢？#include#include#include#include#include#include#include#include#include using namespace std; const int ITERM_SIZE=1682;c...
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2015-06-01 20:16:37
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Slope one 是一个简单，效率较高的协同过滤推荐算法。
Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出.距今已经10年。
基于如下五点被设计出来：
1. 算法容易实现和维护
2. 对新的评分应该立即给予响应
3. 查询速度要快（虽然可能以牺牲存储量为代价）
4. 对新的用户也要能给出有效的推荐
5. 精度...
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2015-05-22 21:16:55
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SVD++是基于SVD(Singular Value Decomposition)的一种改进算法。SVD是一种常用的矩阵分解技术，是一种有效的代数特征提取方法。SVD在协同过滤中的主要思路是根据已有的评分情况，分析出评分者对各个因子的喜好程度以及电影包含各个因子的程度，最后再反过来分析数据得出预.....
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2015-05-22 18:37:51
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本文目的：介绍一种常见推荐算法（用户协同过滤）的使用。应用场景：XXX项目运行一段时间后，系统中将会存在很多视频信息，而通常APP给用户推送的消息（1-3条/每天），那么这就需要我们根据用户的行为特征，进行更为有效的推送。工具介绍：mahout协同过滤算法的使用测试代码：/..
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2015-05-18 21:13:45
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mahout已经提供了item-based cf 算法，但是要想在mahout 算法上修改item-based cf相对来说比较繁琐，比如加入流行度因子降权（降低流行用户与其它用户的相似度）等因素。目前在spark官方没有提供基于item或者user的协同过滤，本文参考了Movie Recommendations and More With Spark文章，写了item-based的协同过滤算法...
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2015-05-14 14:24:29
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最近在为找工作准备，于是把原来学习过的算法和还没有接触过的算法一一翻出来总结一番。ALS-WR算法是我比较欣赏的一个推荐算法。能够决解很多问题，比SVD还要好用，就是实现起来有点费劲。然而这个算法却在网上比较难找，出现最多的就是大神fansy1990的博文，他的博文分析的很全面，有大局观。但是在ALS_WR算法上也出现了一定的迷惑性。让初学者不知所云。基于此决定自己总结供大家参考，再次表示抱歉，贴图是自己手写的，博文里编辑公式还是硬伤。...
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2015-05-13 21:53:42
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在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可能感...
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2015-04-30 06:19:35
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1. 基于用户的协同过滤基于用户（User-Based）的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户；同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R，以计算用户之间的相似度，然...
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2015-04-27 12:56:37
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