用户-项目评分矩阵可以用来建立一个二分图（Bipartite Graph），图中节点分别表示用户和项目，边的权重为用户对项目的评分。可以分析二分图的结构，进而得出对用户的项目推荐。 用户和项目是推荐系统的两个最重要的基本组成部分，可以设用户集为U，项目集为I。 下面依托上表 2.1 所示的用户...
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2015-12-03 21:07:08
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步骤三：为评论者打分 既然我们已经有了对两个人进行比较的函数，下面就可以编写程序，根据指定人员对每个人进行打分，并找出最接近的匹配结果了。在本例中，我们对找寻对与自己相似评委的影评者感兴趣，这样我们就知道在选择影片时应该采纳谁的建议了。def topMatches(prefs,person,n=5,...
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2015-12-01 22:40:30
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主要为第九周内容：异常检测、推荐系统 （一）异常检测(DENSITY ESTIMATION) 核密度估计（kernel density estimation）是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。密度估计是指给定数据集 x(1),x(2),..,x(m)，我们假使数据集是正常的...
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2015-11-30 10:05:26
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1、下一阶段需要改进完善的功能 话题模块(分类参考Citeulike论文网站)，文章/计划的删除功能2、下一阶段新增的功能 1）推荐模块(冷启动问题,拟爬取部分豆瓣数据,部分伪专家数据(我们团队), 2）基于ItemCF的协同过滤)， 3）聊天模块(bmob) ， 4）评论功能(Star，...
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2015-11-26 22:56:53
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《系统运维全面解析》前言执笔:韩晓光（QQ群：117174700）本书初衷有朋友问我系统运维是做什么的，是不是类似网管天天修电脑？对此问题，我一言难尽，其实运维工作涉及的东西很多。此时我便有一种冲动，去写一本关于系统运维的书，介绍一些事实真相。翻
读《史记》让人感到历史..
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2015-11-19 07:18:18
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#一，自己写KNNdf 0.5, 1, 0) } return(predictions)}#添加预测列df 0)sum(predictions != test.y)#结果是50行预测错了16个点,正确率只有68%,因此结论是如果问题完全不是线性时,K近邻的表现好过GLM#三、以下进行推荐案...
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2015-11-14 16:26:06
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用户电影评分数据集下载http://grouplens.org/datasets/movielens/1)Item-Based,非个性化的，每个人看到的都一样2)User-Based，个性化的，每个人看到的不一样对用户的行为分析得到用户的喜好后，可以根据用户的喜好计算相似用户和物品，然后可以基于相似用户或物品进行推荐。这..
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2015-11-05 19:08:06
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【视频教程下载】 1.机器学习 2.大数据的统计学基础 3.大数据的矩阵基础 4.SAS数据分析视频教程 5.R语言全套视频教程 6.Clementine视频教程 7.数据挖掘教程 8.数据分析与SPSS（完整）共12周 9.大数据快速数据挖掘...
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2015-10-25 06:24:57
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1.推荐系统中的算法： 协同过滤: 基于用户 user-cf 基于内容 item –cf slop one 关联规则 （Apriori 算法，啤酒与尿布） 2.slope one 算法 slope one 算法是基于不同物品之间的评分差的线性算法，预测用户对物品评分的个性化算法。slope one ...
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2015-10-17 16:16:31
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