在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于...
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2014-10-15 23:11:11
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整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算，顺带学习了下R语言的简单使用，也复习了概率统计知识。一、概率论和统计学概念复习1）期望值（Expected Value）因为这里每个数都是等概率的，所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧。可以使用R语言中函数mean()。2）方差（Variance）方差分为population variance总体方差和sample variance样本方...
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编程语言 时间：
2014-10-12 16:35:38
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在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。
1 什么是协同过滤
协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电...
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2014-10-08 17:49:15
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Apache Mahout项目主要包括以下五个部分：
频繁模式挖掘：挖掘数据中频繁出现的项集。
聚类：将诸如文本、文档之类的数据分成局部相关的组。
分类：利用已经存在的分类文档训练分类器，对未分类的文档进行分类。
推荐引擎(协同过滤)：获得用户的行为并从中发现用户可能喜欢的事务。
频繁子项挖掘：利用一个项集(查询记录或购物目录)去识别经常一起出现的项目。
在Maho...
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2014-10-06 00:55:49
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好早的时候就打算写这篇文章，但是还是参加阿里大数据竞赛的第一季三月份的时候实验就完成了，硬生生是拖到了十一假期，自己也是醉了。。。找工作不是很顺利，希望写点东西回顾一下知识，然后再攒点人品吧，只能如此了。
一、问题背景
二、基于用户的协同过滤算法介绍
三、数据结构和实验过程设计
四、代码...
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2014-10-03 21:50:45
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首先，要实现协同过滤，需要一下几个步骤：1.收集用户偏好；2.找到相似的用户或物品；3.计算推荐
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2014-09-14 23:26:37
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基于协同过滤的推荐 ，根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者是发现用户的相关性，然后再基于这些关联性进行推荐。
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2014-09-14 21:56:47
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最近学习hadoop，很多算法需要利用到矩阵计算，，例如：协同过滤，pagerank等等所以练习一下， publicstaticvoidm1(){
//根据矩阵乘法的规则，a[4*3]*b[3,2],
//将会得到一个r[4*2]的新矩阵
//r[i][j]=a[i][0]*b[0][j]+
//a[i][1]*b[1][j]+
//a[i][2]*b[2][j]
i..
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2014-09-08 10:59:07
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最近在看推荐系统。主要是看《智能web算法》和《推荐系统实战》这两本书。《智能web算法》中推荐系统只花一个章节来讲。《推荐系统实战》整本书都是在讲推荐的内容。有兴趣的朋友可以看看。在此慢慢写下笔记与诸位来宾交流交流推荐系统应用广泛。推荐的方式也多种多样。比较常用的有三种方式。1.社会化推荐；2.协...
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2014-09-04 00:04:27
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最近一直在学习hadoop一直没有梳理接触到的东西，常见算法分类：推荐系统（推荐引擎）：基于用户的协同过滤算法UserCF近邻算法，容易实现基于物品的协同过滤算法ItemCF速度快，容易实现分布式计算SlopeOne算法@Deprecatedatmahout0.8KNNLinearinterpolationitem–based推荐算?.
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2014-09-03 18:29:07
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