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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“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一...
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2014-06-27 14:21:53
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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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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...
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2014-06-23 00:05:49
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1.基于内容的推荐 对于基于内容的推荐不多赘述，只说下基本的概念，根据用户已经评分且喜欢(评分高)的电影，为用户推荐和他过去喜欢的电影相似的电影，这里的相似就要依据电影的"内容"来计算了，例如电影的类型等等。 利用到评分预测上，就是对于目标用户A和电影M，从A已经评价过的电影中找到与M相似的电...
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2014-06-21 09:36:20
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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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