#coding=utf-8 from math import sqrt from loadMovieLens import loadMovieLensTrain from loadMovieLens import loadMovieLensTest ### 计算pearson相关度 def sim_... ...
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2016-07-13 13:33:47
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MapReduce实现基于物品的协同过滤： 实现过程中需要执行多个mapreduce任务。 初始数据： job1: 生成用户对物品喜爱度矩阵 数据：初始数据 map: key=userid value=item:grade reduce: key=userid value=item:grade,it ...
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2016-07-08 19:41:24
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1. 基础回顾 特别详细的总结，参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444 矩阵的奇异值分解 SVD 矩阵与向量相乘的结果与特征值，特征向量有关。 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 1）低秩近似 2）特征降维 2 ...
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2016-06-08 15:54:45
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推荐系统的分类：
基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐
基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐
基于使用何种数据：基于用户行为数据的推荐，基于用户标签的推荐，基于社交网络数据，基于上下文信息（时间上下文，地点上下文等等）
协同过滤：
协同过滤的基本思想（基于用户）：
协同过滤一般是在海量的用户中发掘...
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2016-05-27 12:13:36
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闵氏距离(Minkowski Distance) 当r=1时，曼哈顿距离(Manhatten) 当r=2时，欧氏距离(Euclidean) r=无穷大，上确界距离(Supermum Distance) 皮尔逊相关系数(Pearson CORRELATION Coeffcient)，取值[-1,1]， ...
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2016-05-18 21:42:54
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探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探 探索推荐引擎内部的秘密，第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤 探索推荐引擎内部的秘密，第 3 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 聚类 ...
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2016-05-13 10:20:29
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Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering个人感受：这篇论文首先介绍了历史上的三种算法：传统协同过滤、聚类、基于搜索的算法。第一种方法在计算效率、少量数据上表现欠佳；第二种方法准确率欠佳；第三种方法比较“简单”，因此提出了大量计算在线下的物品-物品的相似记录进行推荐。揣测一下作者的思路，计算量大是因为数据量大，但是...
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2016-05-13 02:44:59
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Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering
个人感受：
这篇论文首先介绍了历史上的三种算法：传统协同过滤、聚类、基于搜索的算法。第一种方法在计算效率、少量数据上表现欠佳；第二种方法准确率欠佳；第三种方法比较“简单”，因此提出了大量计算在线下的物品-物品的相似记录进行推荐。
揣测一下作者的思路，计算量大是因为数...
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2016-05-13 02:37:37
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浅谈下协同过滤，其中相似性的计算，k邻域算法，slopone算法，以及显式和隐式、userCF和itemCF的区别与局限性...
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2016-05-12 21:22:20
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