搜集了快一个月的资料，虽然不完全懂，但还是先慢慢写着吧，说不定就有思路了呢。 开源的最大好处是会让作者对脏乱臭的代码有羞耻感。 当一个做推荐系统的部门开始重视【数据清理，数据标柱，效果评测，数据统计，数据分析】这些所谓的脏活累活，这样的推荐系统才会有救。 求教GitHub的使用。 简单不...
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编程语言 时间：
2015-04-25 22:23:27
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0.前言 需求是这么来的，搭建了Storm集群进行协同过滤算法的计算性能测试，要求精度在毫秒（ms）级别。局域网内40个虚拟机节点，用 date 命令，精度上和效率上都不可行。所以，就搭建了 NTP 服务器。1.简介 简单的说就是选择几部主要主机 (Primary server) 调校时间，让这.....
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系统相关 时间：
2015-04-13 18:29:04
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第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类智能推荐大都基于海量数据的计算和处理，然而我们发现在海量数据上高效的运行协同过滤算法以及其他推荐策略这样高复杂的算法是有很大的挑战的，在面对解决这个问题的过程中，大家提出了很多减少计算量的方法，而聚类无疑是其中最优的选择之一。 聚类 (Clusterin...
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编程语言 时间：
2015-04-04 12:03:06
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今天要讲的主要内容是协同过滤，即Collaborative Filtering，简称CF。
Contents
1. 协同过滤的简介
2. 协同过滤的核心
3. 协同过滤的实现
4. 协同过滤的应用
1. 协同过滤的简介
关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那...
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编程语言 时间：
2015-03-30 01:38:33
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1. 推荐的种类
a) 朋友推荐，这叫社会化推荐，通过社交网络搞定。比如你女朋友like的零食，通过人人网推荐给你，你想不买都不行。
b) 推荐和自己喜欢的物品某种属性一致的物品，这叫基于内容的推荐。比如我喜欢宁浩的电影，以前在豆瓣上like了疯狂的石头，然后很快豆瓣就开始给我推荐《无人区》，我一看，比石头还好---好吧，夹带私货了。
c) 把人和人喜欢的物品总和起来考虑，要么推荐和我相...
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其他好文 时间：
2015-03-29 18:07:25
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SlopeOne算法是一个非常简单的协同过滤算法，主要思想如下：如果用户u对物品j打过分，现在要对物品i打分，那么只需要计算出在同时对物品i和j打分的这种人中，他们的分数之差平均是多少，那么我们就可以根据这个分数之差来计算用户u对物品i的打分了，当然，这样的物品j也有很多个，那有的物品和j共同打分的人少，有的物品和j共同打分的人多，那么显而易见，共同打分多的那个物品在评分时所占的比重应该大一些。
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编程语言 时间：
2015-02-25 23:46:00
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295
主要参考论文《A Guide to Singular Value Decomp osition for Collab orative Filtering》
其实一开始是比较疑惑的，因为一开始没有查看论文，只是网上搜了一下svd的概念和用法，搜到的很多都是如下的公式：其中假设C是m*n的话，那么可以得到三个分解后的矩阵，分别为m*r,r*r,r*n,这样的话就可以大大降低存储代价，但是这里特别需要...
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编程语言 时间：
2015-02-16 13:07:27
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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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编程语言 时间：
2015-02-11 16:21:05
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协同过滤算法简介
协同过滤算法在推荐系统算法领域中也已经被研究了许多年，提出了不少的方法，我们就来把这些算法归类一下。
协同过滤方法的一个基本假设就是，如果用户A和用户B在一些物品偏好上，具有相似的历史标注模式或者行为习惯，那么他们在其余项目上都具有一定相似的兴趣。
协同过滤算法主要分为两大类：基于内存的方法、基于模型的方法。而协同过滤算法...
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2015-02-05 16:32:40
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一、 用Maven搭建Mahout的开发环境
package com.panguoyuan.mahout.itemcf;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
impor...
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2015-02-05 11:21:44
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308
