基于用户的协同过滤（UserCF）

基于用户的协同过滤算法: 找到和目标用户相似的用户集合 找到这个集合中用户喜欢的但目标用户没有听过的物品 #encoding: utf-8 from Similarity import Person from Sort import select_sort file=open('user_bookmark','r') filew=open('user_bookRecommend','w') #加载训练集 trainSet={} while True: line=file.readline().s

好早的时候就打算写这篇文章,但是还是参加阿里大数据竞赛的第一季三月份的时候实验就完成了,硬生生是拖到了十一假期,自己也是醉了...找工作不是很顺利,希望写点东西回顾一下知识,然后再攒点人品吧,只能如此了. 一.问题背景 二.基于用户的协同过滤算法介绍 三.数据结构和实验过程设计 四.代码 一.问题背景 首先介绍一下问题的背景,现在我有四个月的用户.品牌数据<user,brand>,即用户在这四个月中的某一天购买了某个品牌(当然为了简化算法模型,将购买时间省去,后面再说).即现在有这四个月的数据

最近在看推荐系统.主要是看<智能web算法>和<推荐系统实战>这两本书.<智能web算法>中推荐系统只花一个章节来讲.<推荐系统实战>整本书都是在讲推荐的内容.有兴趣的朋友可以看看.在此慢慢写下笔记与诸位来宾交流交流 推荐系统应用广泛.推荐的方式也多种多样.比较常用的有三种方式.1.社会化推荐:2.协同过滤推荐:3.基于内容的推荐.而协同过滤推荐又可以分为基于用户的协同过滤推荐(UserCF)和基于物品的协同过滤推荐(ItemCF).本文写的是基于用户的协同

基于用户的的协同过滤算法是推荐统统最古老的算法,简称UserCF.该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生.本文将对UserCF算法原理进行讲解,并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习. 基本原理 在一个在线个性化推荐系统中,当一个用户A需要个性化推荐时,先找到和他相似兴趣的其他用户,然后把那些用户喜欢的而用户A没有听说过的物品推荐给用户A.这种方法就称为基于用户的协同过滤算法.该算法主要包括两个步骤: 找到和目标用户兴趣相似的用户集合 找到这个集合中用户喜欢的且目标用户没

Mahout中对协同过滤算法进行了封装,看一个简单的基于用户的协同过滤算法. 基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐. 图片来源 程序中用到的数据都存在MySQL数据库中,计算结果也存在MySQL中的对应用户表中. package com.mahout.helloworlddemo; import java.sql.Connection; import java.sql.DatabaseMetaData; import java.

在推荐系统众多方法中,基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单.该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤.一直到2000年,该算法都是推荐系统领域最著名的算法. 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理,最后基于该算法实现园友的推荐,即根据你关注的人,为你推荐博客园中其他你有可能感兴趣的人. 基本思想 俗话说"物以类聚.人以群分",拿看电影这个例子来说,如果你喜欢<蝙蝠侠>.<碟中谍>.&l

主要内容: 1.什么是基于用户的协同过滤 2.python实现 1.什么是基于用户协同过滤: 协同过滤:Collaborative Filtering,一般用于推荐系统,如京东,亚马逊等电商网站上的“购买该物品的用户还喜欢/购买”之类的栏目都是根据协同过滤推荐出来的. 基于用户的协同过滤:User-based CF,通过不同用户对item(物品)的评分来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性做出推荐. 这里介绍一种最简单的过滤方法:最近邻,即找到与某用户最相似的用户,将该用户喜欢的物品(而某

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,都是进yahoo,然后分门别类的点进去,找到你想要的东西,这是一个人工过程,到后来,我们用google,直接搜索自 己需要的内容,这些都可以比较精准的找到你想要的东西,但是,如果我自己都不知道自己要找什么肿么办?最典型的例子就是,如果我打开豆瓣找电影,或者我去 买说,我实际上不知道我想要买什么或者看

基于用户的协同过滤算法-参考<推荐系统实践>一书,作者:项亮 1 import random 2 import math 3 class UserBasedCF: 4 def __init__(self,datafile = None): 5 self.datafile = datafile 6 self.readData() 7 self.splitData(3,47) 8 def readData(self,datafile = None): 9 """ 10

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推荐给目标用户. 第一步的关键点在于计算用户之间的相似度,相似度一般通过Jaccard公式或者余弦相似度即可求