这个转自csdn，很贴近工程。协同过滤（Collective Filtering）可以说是推荐系统的标配算法。在谈推荐必谈协同的今天，我们也来谈一谈基于KNN的协同过滤在实际的推荐应用中的一些心得体会。我们首先从协同过滤的两个假设聊起。两个假设：用户一般会喜欢与自己喜欢物品相似的物品用户一般会喜欢与...
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其他好文 时间：
2015-07-13 00:35:56
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推荐系统中最常用的算法叫做协同过滤（Collaborative Filtering）,协同过滤属于社会计算的一种。协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。本文详细地剖析了协同过滤...
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编程语言 时间：
2015-07-12 21:43:21
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对于在线商店，主要关心两方面：1. 提升转化率（将不消费的用户转变为消费用户）；2. 提升消费额（已经花钱的人，花更多的强）。 对比了6种方法：1. 协同过滤；2. slope one；3. 基于内容的推荐；4. 混合推荐；5. top rating（按照评分排序）；6. 按照销量排序。
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2015-06-30 12:47:36
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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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编程语言 时间：
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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编程语言 时间：
2015-06-16 01:27:03
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本文是Spark调研笔记的最后一篇，以代码实例说明如何借助Spark平台高效地实现推荐系统CF算法中的物品相似度计算。
在推荐系统中，最经典的推荐算法无疑是协同过滤（Collaborative Filtering, CF），而item-cf又是CF算法中一个实现简单且效果不错的算法。
在item-cf算法中，最关键的步骤是计算物品之间的相似度。本文以代码实例来说明如何利用Spark平台快速计算...
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2015-06-10 15:47:17
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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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编程语言 时间：
2015-06-01 20:16:37
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本文测试的Spark版本是1.3.1在使用Spark的机器学习算法库之前，需要先了解Mllib中几个基础的概念和专门用于机器学习的数据类型特征向量Vector：Vector的概念是和数学中的向量是一样的，通俗的看其实就是一个装着Double数据的数组
Vector分为两种，分别是密集型和稀疏型
创建方式如下： val array:Array[Double] = ...
val vector...
本文测试的Spark版本是1.3.1本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统，以为之后的完整项目做铺垫和知识积累整个系统的工作流程描述如下：
1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数，通过各个用户对各个电影的评分，汇总得到了海量的用户-电影-评分数据
2.我在一个电影网站上看了几部电影，并都为其做了评分操作（0-5分）
3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分，要预测出...
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数据库 时间：
2015-05-27 22:56:56
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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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编程语言 时间：
2015-05-22 21:16:55
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