本文引自http://blog.csdn.net/database_zbye/article/details/8664516本文介绍推荐系统、协同过滤思想，两种基本的相似度衡量，并用python实现。最后就MovieLens数据集上作出简单的推荐。一、相关知识（1）推荐系统如今，推荐系统已经在多方面...
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2014-12-29 22:47:58
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斯坦福NG机器学习听课笔记-推荐系统（recommender system），NG从电影评级简单例子开始讲，把推荐系统中概念与核心算法（协同过滤）都有清晰的描述。...
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2014-12-29 10:28:57
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基于用户的协同过滤算法:找到和目标用户相似的用户集合找到这个集合中用户喜欢的但目标用户没有听过的物品#encoding: utf-8from Similarity import Personfrom Sort import select_sortfile=open('user_bookmark','...
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2014-12-27 22:57:09
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基于物品的协同过滤算法（ItemCF）是业界应用最多的算法，主要思想是利用用户之前有过的行为，给用户推荐和之前物品类似的物品。基于物品的协同过滤算法主要分为两步：1）计算物品之间的相似度。2）依据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。第一步的关键点在于计算物品之间的相似度，这里并不採用基于...
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2014-12-26 09:32:42
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1.引言假如你经营着一家网店，里面卖各种商品（Items）,有很多用户在你的店里面买过东西，并对买过的Items进行了评分，我们称之为历史信息，现在为了提高销售量，必须主动向用户推销产品，所以关键是要判断出用户除了已经买过的商品之外还会喜欢哪些商品，这就需要利用用户购买商品过程产生的历史信息。协同过...
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2014-12-24 21:26:39
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本文引自http://blog.csdn.net/dustinsea/article/details/17394615在设计实现推荐系统，选择推荐算法时， 肯定会考虑协同过滤（CF）的使用，而CF中经常使用的两种方法包括： neighbour-based方法和因式分解。 作为一个搜索推荐系统，百度关...
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2014-12-23 16:54:33
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协同过滤显示vs隐式反馈参数调整实例教程协同过滤协同过滤是推荐系统的常用方法。可以填充user-item相关矩阵中的缺失值。MLlib支持基于模型的协同过滤，即使用能够预测缺失值的一个隐藏因素集合来表示用户和产品。MLlib使用交替做小二乘法（alternating least squares, A...
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2014-12-23 12:01:42
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基于mahout的itembased算法
其实mahout分布式上只是实现了部分算法。比如推荐算法中Item-based和slopone都有hadoop实现和单机版实现，User-based没有分布式实现。
Mahout已实现的算法（单机版和分布式版）
https://mahout.apache.org/users/basics/algorithms.html
大多...
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2014-12-23 00:18:47
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协同过滤和基于内容推荐的方法的主要优势在于，可以以相对较小的代价获取和维护这些知识。
但是，在一些场景下，比如房屋、汽车、计算机等商品，协同系统会因为评分数据少而效果不好；或者时间跨度因素也很重要的情况，用户偏好随着各种状况而变化等；这些场景就不是协同过滤和基于内容推荐擅长解决的。
基于知识的推荐系统可以解决这些问题，它不需要评分数据，因此不存在启动问题。基于知识推荐交互性很强，所以是一种会话式系统。基于知识推荐不仅仅是一种过滤系统，而是更为广义上“以一种个性化方法引导用户在大量潜在候选项中找到感兴趣或有用...
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2014-12-18 17:02:58
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如果说协同过滤中物品选择问题可以描述成“推荐相似用户喜欢的物品”，基于内容推荐则可描述成“推荐与用户过去喜欢的物品相似的物品”。因此，推荐系统的任务还是（基于用户记录）预测用户是否喜欢自己没有见过的物品。
基于内容的推荐，必须依赖关于物品和用户偏好的额外信息，但它不需要巨大的用户群体或评分记录，也就是说，只有一个用户也可以产生推荐列表。
在文本文档推荐中，比如新闻或网页，绝大多数的基本假设是物品的特征能够自动从文档内容本身或无结构的文本描述中抽取。因此，基于内容推荐系统的典型例子是比较候选文章的主要关键词和...
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2014-12-17 14:37:22
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