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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协同过滤，顾名思义就是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过程。协同过滤是推荐系统的重要模型之一，推荐系统是用来向用户推荐物品的。协同过滤分为两种：1.基于用户的协同过滤。2. 基于物品的协同过滤。无论是基于用户还是基于物品都是为了找到用户可能喜欢的物品把它给过滤出来，推荐给用户。1.基于用户的协同过滤思想：找到和目标用户相似的用户,推荐该相
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2023-09-20 08:36:53
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在处理“java 基于协同过滤”问题时，我整理了以下步骤以帮助开发者建立高效的推荐系统。协同过滤是一种基于用户行为和相似性来推荐物品的技术，这里将逐步阐述如何通过Java实现这一过程。
### 环境配置
为确保Java开发环境顺利搭建，下面是示意的思维导图，展示环境配置的各个要点：
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
Java
最新版本
1994年，明尼苏达大学双城分校计算机系的GroupLens研究组设计了GroupLens的新闻推荐系统，并首次提出了协同过滤思想。维基百科上对协同过滤分别给了广义和狭义两个定义广义定义：协同过滤是使用涉及多个代理，视点，数据源等之间的协作的技术来过滤信息或模式的过程。狭义定义：协同过滤是一种通过从许多用户收集偏好或品味信息（协作）来自动预测（过滤）关于用户兴趣的方法。协同过滤方法的基本假设是，如
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2024-01-05 21:32:48
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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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一、项目需求 1. 需求链接https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?raceId=2315222. 需求内容竞赛题目在真实的业务场景下，我们往往需要对所有商品的一个子集构建个性化推荐模型。在完成这件任务的过程中，我们不仅需要利用用户在这个商品子
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2024-04-12 08:53:44
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最近在学习使用阿里云的推荐引擎时，在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下，这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法。ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度。该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B。基于物品的协同过滤算法实现步骤：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
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2023-11-19 08:59:58
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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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基于用户的协同过滤算法（JAVA实现）协同过滤算法皮尔森(pearson)相关系数公式Java代码实现 协同过滤算法协同过滤（简称CF）是推荐系统最重要的思想之一。在早期，协同过滤几乎等同于推荐系统。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是：1、基于用户的协同过滤算法(user-
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2023-09-19 09:11:45
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【实验目的】 1.掌握协同过滤算法的原理。 2.掌握相似度算法。 3.掌握使用Python代码实现协同过滤算法。 【实验原理】 算法简介 协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF），协同过滤算法的原理是汇总所有<user,item>的行为对, 利用集体智慧做推荐。其原理很像朋友推荐, 比如通过对用户喜欢的item进行分析, 发现用户A和用户B很像(他们都喜欢差
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2023-07-18 16:15:23
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文章目录传统协同过滤相似性的算法改进方法类的改进基于内容基于隐语义基于社交网络基于聚类分析基于推理贝叶斯的信念网络序列模型知识图谱特定业务场景的优化 传统协同过滤 传统的协同过滤是基于用户与物品的相似度进行推荐，即UserCF与ItemCF。后续的改进思路则是基于CF的问题进行改进。主要问题有：准确率的不足计算效率不足共现矩阵过于稀疏，不利于算法计算头部效应和长尾（冷门）物品…相似性的算法
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2023-10-08 09:44:05
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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
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2024-01-08 17:03:45
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基于物品的协同过滤算法ItemCF基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。用例说明：注：基于物品的协同过滤算法，是目前商用最广泛的推荐算法。刚开始看这个用例，感觉还是基于用户进行的推荐，用户A,B,C都喜欢物品a,并且用户A,B喜欢物品c，然后就将物品c推荐给用户C。再回
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2024-05-16 14:07:13
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（解释在注释中已经很清楚了哈）import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* 协同推荐算法
*
*/
public class RecommendUtils {
/**
* 计算两用户皮尔逊相关系数(原式分子分母同除用户数量（n）实现)
*
* @param x 用户对各博客
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2023-06-04 17:04:08
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协同过滤常用于推荐系统，这项技术旨在填补 丢失的user-item关联矩阵 的条目，spark.ml目前支持基于模型的协同过滤（用一些丢失条目的潜在因素在描述用户和产品）。spark.ml使用ALS（交替最小二乘法）去学习这些潜在因素。在spark.ml中的实现有以下参数：numBlocks：块的数量，user和item将被分成多少块，以并行计算。（默认10）ranK:模型隐含因素的个数。（默
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2024-06-06 20:25:42
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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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协同过滤推荐算法一、简介 协同过滤（Collaborative Filtering，CF）推荐算法简单理解：分析用户的兴趣，在用户群体中找到指定用户的相似（兴趣：可以是感兴趣的，也可以是不感兴趣的）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 目前协同过滤推荐算法主要由基于用户（User-based）的协同过滤、基于项目（Item-based）的协同过
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2023-08-21 19:41:17
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基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现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。
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2024-09-09 22:25:35
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一：协同过滤算法简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录推荐给你。所以就有
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2023-12-07 09:01:10
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作者丨纪厚业单位丨北京邮电大学博士生研究方向丨异质图神经网络，异质图表示学习和推荐系统 论文：https://www.paperweekly.site/papers/3212源码：xiangwang1223/neural_graph_collaborative_filtering引言协同过滤作为一种经典的推荐算法在推荐领域有举足轻重的地位。协同过滤（collaborative fi
