工程架构方向的程序员，看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后，发现其实没有这么难。 今天的1分钟系列，给大家介绍下推荐系统中的“协同过滤”，绝无任何公式，保证大伙弄懂。 什么是协同过滤（Collaborative Filtering）？答：通过找到兴趣相投，或者有共同经验的群体，来向用户推荐感兴趣的信息。 举例，如何协同过滤，来
协调过滤推荐概述 协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。 协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，
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2024-04-30 21:31:02
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基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现（附源代码）一、云模型介绍 针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型概念与定量数值转换的优势，研究云模型（百度百科查看概念）的个性化推荐改进算法。 云模型所表达的概念的整体特性可以用云的数字特征来反映，云用期望、熵、超熵这3个数字特征来整体表征一个概念。二、推荐实现思路&
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2024-06-12 15:05:47
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00 总览01 基本概念 协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统中最经典、最常用的一类算法。所谓协同过滤算法，即一类基于用户行为分析的推荐算法。顾名思义可以解释为，用户可以齐心协力，通过不断与网站互动，是自己的推荐列表能够不断滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。
图1.1 协同过滤算法的常用方法
其基本思想是根据用户之前的喜好以及其
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2023-12-16 18:12:53
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协同过滤 —— CollaborativeFiltering协同过滤简单来说就是根据目标用户的行为特征，为他发现一个兴趣相投、拥
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2022-08-01 14:18:25
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记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的
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2024-07-10 15:24:39
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Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现，它是一个基于Java实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。同时，Taste不仅仅只适用于Java应用程序，它可以作为内部服务器的一个组件以HTTP和Web Service的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste的设计使它能满足企业对...
原创
2022-03-24 09:48:08
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一、数学期望的理解 早些时候，法国有两个大数学家，一个叫做布莱士·帕斯卡，一个叫做费马。帕斯卡认识两个赌徒，这两个赌徒向他提出了一个问题。他们说，他俩下赌金之后，约定谁先赢满5局，谁就获得全部赌金。赌了半天，A赢了4局，B赢了3局，时间很晚了，他们都不想再赌下去了。那么，这个钱应该怎么分？是不是把钱分成7份，赢了4局的就拿4份，赢了3局的
Mahout使用了Taste来提高协同过滤算法的实现，它是一个基于Java实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。
原创
2021-07-07 11:06:11
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自动推荐技术现在已经越来越成熟了。国内有淘宝，豆辨；国外有Amazon。但是这些自动推荐的算法的代码都无法得知；Apache Mahout 是 一个较新的开源项目，提供机器学习领域的一些经典算法的高效实现，里面的taste包就实现了自动推荐技术。自动推荐技术有基于内容本身的和基于协同过滤两
原创
2010-10-09 15:51:56
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协同过滤算法（CF）是构建推荐系统时最常用的技术之一。它可以基于收集到的其他用户的偏好信息（协同）来自动地预测当前用户的兴趣点。协同过滤算法主要分为两种：基于记忆（memory-based）的协同过滤算法和基于模型（model-based）的协同过滤算法。一般来说，将两者融合可以获得预测准确度上的提升。在本文中，我们将关注基于记忆的协同过滤算法并详细讨论其推导和集成的细节。
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2024-06-05 10:35:33
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1、创建Maven项目2、导入Mahout依赖3、下载电影评分数据下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/数据类别：7.2万用户对1万部电影的百万级评价和10万个标签数据。本例数据：本例中只需要使用评分数据4、编写基于用户的推荐5、编写基于物品的推荐6、评估推荐模型7、获取推荐的查准率和查全率...
原创
2021-07-06 15:13:47
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1、创建Maven项目2、导入Mahout依赖3、下载电影评分数据下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/数据类别：7.2万用户对1万部电影的百万级评价和10万个标签数据。本例数据：本例中只需要使用评分数据4、编写基于用户的推荐5、编写基于物品的推荐6、评估推荐模型7、获取推荐的查准率和查全率...
原创
2022-03-24 09:48:08
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推荐系统-基于模型协同过滤理论基础与业务实践1.SparkMllib库框架详解Spark机器学习库
五个组件
ML Algratham算法Pipelines管道FeatureszationPersistenceUtilitieslSparkml和Sparkmllib
ml基于DatafrmaeAPImllib基于rdd的API2.SparkMllib基本数据类型local
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2024-06-07 22:19:29
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简介随着电商网站中用户数量的迅速增长，基于用户的协同过滤User-based CF存在计算用户之间相似度时复杂度太高，不利于及时为用户产生个性化推荐。相比用户数量，电商网站上的产品数量则相对较少，基于项目的协同过滤（Item-Based CF）被亚马逊提出，并应用于亚马逊网站上。Item-Based CF的原理是计算产品之间的相似度，并根据用户已经购买过的产品为该用户提供相似的产品。由于电商网站上
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2023-10-08 11:26:03
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Mahout 介绍Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用 Apache Hadoop 库，Mahout 可以有效地扩展到云中。Mahout使用了Taste来提高协同
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2024-04-12 09:43:39
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前言最近学校的课题就是一个基于物品的协同过滤算法，自己亲手实现了一把，github中自带数据库和各种包，导出即可运行，另有一篇本人当时的课题报告，写的会比本篇详细的多，所以在这里简述一下，感兴趣的朋友直接去github下载一下即可。觉得有帮助的话记得给颗星星哦~GitHub : https://github.com/a1097304791/zutki (里面有详细的项目报告哦~ 第三章为算法分析内
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2023-08-15 15:20:30
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推荐功能-协同过滤算法实现1.功能介绍根据用户购买过的物品进行推荐2.代码实现数据说明实现类推荐结果 1.功能介绍根据用户购买过的物品进行推荐1.查找推荐用户购买过的物品 2.查找所有用户购买过的物品 3.找到同推荐用户购买过相同物品的用户和物品 4.计算用户之间的相似度【余弦相似性】 5.计算相似用户的物品推荐度 6.取相似度最高的前三个物品进行推荐（推荐物品数量可自定义）2.代码实现数据说明
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2024-07-27 11:30:06
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推荐系统学习笔记02 - 协同过滤这几天杂事比较多，协同过滤自己看了一遍，理解了user cf 和 item cf相关知识，但是没有时间形成笔记，此笔记复制与datawhale的协同过滤一节，后期自己学习填补。 文章目录推荐系统学习笔记02 - 协同过滤1. 协同过滤算法2. 相似性度量方法3. 基于用户的协同过滤4. UserCF编程实现5. UserCF优缺点6. 基于物品的协同过滤7. 算法
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2024-07-28 12:00:25
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本文仅为本人的学习笔记 文章目录什么是协同过滤？用户相似度计算（Similarity Calculation）1.余弦相似度(Cosine Similarity)2.皮尔逊相关系数（Pearson's Correlation）3.杰卡德相似度计算（Jaccard coefficient）杰卡德相似度计算代码实现1.构造数据集2.只计算2个用户之间的相似度3.计算所有用户之间的相似度4.构建推荐结果
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2023-11-10 23:16:17
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