介绍推荐系统的基本概念，几种推荐方法：协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于知识的推荐，简要介绍其定义，适用的场景，在实现过程中要着重解答的问题。为以后逐渐深入了解这些内容做个概括性的介绍。...
分类：
其他好文 时间：
2014-12-05 19:24:10
阅读次数：
194
输入：“用户—物品”评分矩阵
输出：（1）用户对某个物品喜欢程度的评分；（2）对于用户，n个推荐的物品列表
1. 基于用户的最近邻推荐（user-based cf）
算法基本假设：（1）如果用户过去有相似的偏好，那么他们未来也会有相似的偏好；（2）用户的偏好不随时间变化而变化
用户相似度计算：user-based cf中pearson相关系数比较好；item-bas...
分类：
其他好文 时间：
2014-12-03 00:25:30
阅读次数：
206
什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-18 16:15:21
阅读次数：
581
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_602feaa80100fjq9.html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...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-15 20:15:08
阅读次数：
253
基于 Apache Mahout 实现高效的协同过滤推荐 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用...
分类：
编程语言 时间：
2014-11-13 13:07:07
阅读次数：
270
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...
分类：
编程语言 时间：
2014-10-15 23:11:11
阅读次数：
471
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...
分类：
编程语言 时间：
2014-10-12 16:35:38
阅读次数：
1714
贝叶斯方法逻辑回归推荐引擎初探推荐引擎——协同过滤推荐引擎——聚类微博推荐系统基于apache mahout构建社会化推荐系统
分类：
其他好文 时间：
2014-08-28 02:04:58
阅读次数：
217
一：简介 基于用户的协同推荐算法随着使用者数量的增多，计算的时间就会变长，所以在2001年Sarwar提出了基于项目的协同过滤推荐算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)。基于用户的协同推荐mahout没有实现分布式算法，Mahout基于It...
分类：
其他好文 时间：
2014-06-23 00:05:49
阅读次数：
454
