协同过滤及大数据处理

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基于协同过滤的推荐引擎（实战部分）

基于协同过滤的推荐引擎(理论部分) 时隔十日,终于决心把它写出来.大多数实验都是3.29日做的,结合3.29日写的日记完成了这篇实战. 数据集准备 数据集使用上篇提到的Movielens电影评分数据里的ml-latest-small数据集,下载完成后有下面四个csv文件. 我们这里只需要ratings.csv就够了,打开以后会发现长这样: 是的,它果然和数据库里的没两样,上篇我们介绍的一般评分估计也好,神奇的SVD评分估计也好,前提都是有一个长成下面这样的物品-用户矩阵 然后提出其中的两列,传给

利用降维方法进行用户为基础的协同过滤优化

原文作者:新浪微博@王小科科科本文由36大数据翻译组-大海翻译,转载必须获得本站.原作者.译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 如何提高推荐算法的有效性?主要的方法是特征转化,模型选取,数据处理等等.降维是特征加工中的一个重要部分. 这篇博文主要讲述如何利用降维方法来提高以用户为基础的协同过滤方式,协同过滤依赖测量用户的相似性进行物品推荐.我会在接下来章节里阐述所用到的每一种方法. 1.基准值 这个数值的有效性来自R(均方根误差)的计算.我通过三种平均值计算方法设定系统基准值.第一,项目

推荐引擎算法学习导论：协同过滤、聚类、分类

作者:July.出处:结构之法算法之道 本文转自互联网,仅供学习收藏只用,如有侵权,请联系本人删除. 引言 昨日看到几个关键词:语义分析,协同过滤,智能推荐,想着想着便兴奋了.于是昨天下午开始到今天凌晨3点,便研究了一下推荐引擎,做了初步了解.日后,自会慢慢深入仔细研究(日后的工作亦与此相关).当然,此文也会慢慢补充完善. 本文作为对推荐引擎的初步介绍的一篇导论性的文章,将略去大部分的具体细节,侧重用最简单的语言简要介绍推荐引擎的工作原理以及其相关算法思想,且为了着重浅显易懂有些援引自本人1月7

大数据处理的规模化与实时化演进

中国大数据技术大会首日全体大会上,腾讯数据平台部助理总经理蒋杰发表了题为<大数据处理的规模化与实时化演进 >的演讲.他分享了大数据技术在腾讯的实践,其中包括基于Hadoop的平台TDW.实时数据收集系统TDBank以及基于Storm的流处理系统TRC.同时,蒋杰还透露,腾讯将在12月开源内部的Hadoop平台TDW. 以下为演讲实录: 蒋杰:谢谢张老师和CCF.我今天给大家做的报告是大数据平台规模化和实时化.这是腾讯一年内所做的总结给大家汇报一下.其实分为三部分内容: 腾讯里面大数据应用分为哪

协同过滤算法简介

协同过滤算法简介 协同过滤算法在推荐系统算法领域中也已经被研究了许多年,提出了不少的方法,我们就来把这些算法归类一下. 协同过滤方法的一个基本假设就是,如果用户A和用户B在一些物品偏好上,具有相似的历史标注模式或者行为习惯,那么他们在其余项目上都具有一定相似的兴趣. 协同过滤算法主要分为两大类:基于内存的方法.基于模型的方法.而协同过滤算法的难点就在于用户评价矩阵非常稀疏,缺省的值较多,存在共同评价的物品非常少. 1. 基于内存的协同过滤算法 基于内存的协同过滤算法主要就是两个代表:基于用户和基

[转载] 一共81个，开源大数据处理工具汇总（上）

原文: http://www.36dsj.com/archives/24852 本文一共分为上下两部分.我们将针对大数据开源工具不同的用处来进行分类,并且附上了官网和部分下载链接,希望能给做大数据的朋友做个参考.下面是第一部分. 查询引擎 一.Phoenix 贡献者::Salesforce 简介:这是一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询.Phoenix完全使用Java编写,代码位于GitHub上,并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动. Phoenix查询

什么是协同过滤推荐算法？

剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分,其中这篇是定位:对推荐引擎中的核心算法:协同过滤进行深挖. 首先,千人千面融合各种场景,如搜索,如feed流,如广告,如风控,如策略增长,如购物全流程等等:其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎,这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序”:最后是推荐引擎的算法又以“协同过滤”为最核心.最主流热门,也是当下众多内容型.电商型.社交工具.分发型的基础. 由于协同过滤的算法介绍,网上也蛮多但片段化.要么侧重讲“原理流程”,这个占了4成:要么讲算法公

基于协同过滤的新闻推荐思路分享

目录结构 1,推荐系统的概率及部署 2,新闻推荐系统特点分析 3,协同过滤算法分析 4,系统评估与安全 一:推荐系统的概览及部署 首先明确一个概念,推荐系统是什么,或者说解决了什么样的一个问题. 新闻推荐系统解决的是咨询.用户和环境之间的关系,如图,通过对用户特征.环境特征.文章特征做综合分析,将最合适.有效的内容推荐给用户. 推荐系统在业务平台的定位 正所谓巧妇难为无米之炊,不光新闻推荐系统,几乎所有人工智能模型都离不开大数据组件的支持. 要做到一个“千人千面的推荐系统“,需要大数据的支持,可

Spark（十一） -- Mllib API编程 线性回归、KMeans、协同过滤演示

本文测试的Spark版本是1.3.1 在使用Spark的机器学习算法库之前,需要先了解Mllib中几个基础的概念和专门用于机器学习的数据类型 特征向量Vector: Vector的概念是和数学中的向量是一样的,通俗的看其实就是一个装着Double数据的数组 Vector分为两种,分别是密集型和稀疏型 创建方式如下: val array:Array[Double] = ... val vector = Vector.dense(array)//创建密集向量 val vector = Vector.