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）根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，这里并不采用基于内容的相似性，而是去计算在喜欢物品i的用户中有多少是喜欢物品j的，这样计算的前提是用...
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2014-07-09 09:18:19
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协同过滤是推荐算法中最基本的算法，主要分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
这篇文章主要介绍基于用户的协同过滤算法，简单来说，要给用户u作推荐，那么只要找出那些和u之前的行为类似的用户，即和u比较像的用户，把他们的行为推荐给用户u即可。所以基于用户的系统过滤算法包括两个步骤：1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合 2）找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品...
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2014-07-08 18:02:44
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相似度计算是数据挖掘，推荐引擎中的最基本问题，例如在推荐系统(Recommender Systems，简称RSs)中计算带推荐物品(Item)相似度，或是用户(User)之间的相似度以期获得兴趣口味(Taste)相似的用户时，均需要使用到相似度计算技术。经常使用的相似度计算方式较多，且各有特点， 以...
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2014-07-07 12:09:43
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首先声明，以下内容是看了项亮的《推荐系统实践》后 写的，内容基本出自该书，只是我自己再归纳总结一下而已（以免喷子又喷）
推荐系统中，主要有三种评测推荐效果的实验方法：
1）离线实验。 往往是从日志系统中取得用户的行为数据，然后将数据集分成训练数据和测试数据，比如80%的训练数据和20%的测试数据（还可以交叉验证），然后在训练数据集上训练用户的兴趣模型，在测试集上进行测试。 优点：只需要...
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2014-07-04 08:36:38
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前些日子，公司要求做推荐系统，不言而喻，推荐系统对于电商来说是很有好处的。当然我们是刚开始做，还得从简单的开始做，首先第一版是根据用户最近浏览的进行推荐。接下来，可能要根据相似用户进行相似用户的推荐。这样还要对会员进行分等级。所以后面的工作还有很多。...
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2014-06-30 08:42:57
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问题导读：1. 推荐系统概述；2. 推荐系统指标设计；3. Hadoop并行算法；4. 推荐系统架构；5. MapReduce程序实现。前言Netflix电影推荐的百万美金比赛，把“推荐”变成了时下最热门的数据挖掘算法之一。也正是由于Netflix的比赛，让企业界和学科界有了更深层次的技术碰撞。引发...
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2014-06-25 09:46:57
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使用MATLAB尝试了随机梯度下降的矩阵分解方法，实现了一个比较简单的推荐系统的原理。常用推荐系统的方法有协同过滤， 基于物品内容过滤等等。这次是用的矩阵分解模型属于协同过滤的一种方法，大致原理是通过一定数量的因子来描述各个用户的喜好和各个物品的属性。通过随机梯度下降法分解后得到两个矩阵，一个是用....
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2014-06-21 07:17:05
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1，商城：是单商家，多买家的商城系统。数据库是mysql，语言java。
2，sqoop1.9.33：在mysql和hadoop中交换数据。
3，hadoop2.2.0：这里用于练习的是伪分布模式。
4，完成内容：喜欢该商品的人还喜欢，相同购物喜好的好友推荐。
步骤：
1，通过sqoop从mysql中将 “用户收藏商品” （这里用的是用户收藏商品信息表作为推荐系统业务上的依据，业务依...
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2014-06-18 07:14:43
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整理归纳一下《推荐系统实践》和《推荐系统导论》两本书的知识点，文中排版格式可能会有点乱，如有问题请指正。OK，闲话不说，先上2张图 对推荐系统的建模数据进行分析，代表型数据：1)无上下文的隐形反馈数据；2) 无上下文的显性反馈数据；3) 有上下文的隐形反馈数据；4)有小上下文的显性反馈数据，其中.....
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2014-06-15 22:31:36
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推荐系统，主要采用对历史数据的分析计算，得到某种模型，对未来的数据进行预测。说到底，还是分类问题。
Mahout,是一个可扩展的机器学习库，可用于单机，也可用于Hadoop。
Mahout的API非常简单，实现一个推荐功能只需要如下的几行代码：
DataModel model = new FileDataModel(new File(file));//建立数据模型
UserSimil...
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2014-06-15 12:35:30
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