最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了，声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。基于内容的推荐算法思路很简单，它的原理大概分为3步：1、为每个物品（Item）构建一个物品的属性资料（Item Profile）2、为每个用
转载
2024-10-31 19:02:39
14阅读
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，的推荐方法...
原创
2022-09-09 00:40:12
683阅读
基于用户（项目）协同过滤 输入：训练集用户列表U，训练集电影列表I，评分矩阵R，邻居数目K，测试集用户列表UT输出：给每位用户（共计N位用户）产生一个推荐列表，其中包含M部电影 UCF：
Start:
//构建用户相似度矩阵
For user
For query
Calculate sim(ux,uy)
End for
End for
//使用计算好的用户相似
转载
2024-08-21 08:49:01
39阅读
ALS算法原理及python代码实例 上面的网页概括了ALS算法出现之前的协同过滤算法的概况。协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。ALS算法是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集
转载
2023-12-06 16:37:03
43阅读
每个人都会有这样的经历：当你在电商网站购物时，你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息；你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”；等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法，源自一个超市购物篮的故事：啤酒总是和尿布一起被购
转载
2018-03-01 18:31:00
165阅读
注意：1. 本行业案例课程为Python 3 数据分析系列课程的行业案例部分，学员请务必先观看课程介绍免费视频，确认已学习本课程所需Python分析技能。2. 本课程的核心目的是协助学员学习具体业务场景下的解决方案，为降低学员学习难度，课程中均尽量使用简明易懂的代码进行数据整理和模型实现，没有出现任何晦涩高深的代码，并尽量基于pandas、sklearn等标准包接口编程。故此希望看到笔者在课程中炫
转载
2024-02-02 10:59:49
50阅读
一、知识图谱生命周期1 知识建模： 也叫本体构建，建模领域知识结构；2 知识获取与验证： 获取领域内的事实知识，估计知识可信度；3 知识融合： 也加知识集成，将碎片知识组装成知识网络；4 知识存储与查询： 采用何种方式对知识图谱进行存储、查询；5 知识推理： 发现已有知识中蕴含的隐含知识。二、知识建模1 采用什么样的方式表达知识，核心是构建一个本体（对数据的定义进行描述）对目标知识进行描述；2 构
现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本基于推荐算法的电影推荐系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此基于推荐算法的电影推荐系统利用当下成熟完善的VUE技术，使用跨平台的可开发大型商业网站的Python语言，
原创
2023-08-18 10:38:46
196阅读
文章内容：基于物品过滤与基于用户过滤。数据稀疏时候，用物品过滤最优；数据密集，两者效果一样。下面以电影推荐为例：一、原始数据处理： 原始数据为二维矩阵：行是用户，列是电影： Lady in the WaterSnakes on a PlaneJust My LuckSuperman ReturnsYou, Me and DupreeThe Night ListenerLisa Ro
转载
2023-11-20 12:27:45
69阅读
实验结[x] = 0 rank[root] = 1 for k in range(max_step): print str
原创
2023-06-14 18:16:52
193阅读
这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。希望读者读完可以掌握常用的基于内容的推荐算法的实现原理，并且可以基于本文的思路快速将基于内容的推荐算法落地到真实业务场景中。0 1什么是基于内容的推荐算法所谓基于内容
转载
2023-10-04 20:20:25
272阅读
一、推荐算法概述对于推荐系统(Recommend System, RS)，从广义上的理解为：为用户(User)推荐相关的商品(Items)。常用的推荐算法主要有：基于内容的推荐(Content-Based Recommendation)联规则的推荐(Association Rule-Based
原创
2023-06-14 19:21:27
159阅读
一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。二.步骤 1.收集用户偏好。 2.找到相似的用户或物品。 3.计算推荐。三.用户评分 从用户的行为和偏好中发现规律，并
转载
2023-11-25 19:57:28
283阅读
在越来越火的大数据和机器学习的浪潮中，准确的定位用户的行为和用户未来的习惯预测，才是真正的产品研发方向。并非市场和运营导向。消费者越来越个性化，多元化，如何细分用户群体？首先产品经理要明白产品要服务的对象是谁，然后观察他们的日常行为、消费习惯、上网习惯、，以此来确定产品和服务的开发方向。一个活跃用户的价值是僵尸粉的百倍，千倍，必须要明确的认识到产品服务的目标群体才能准确的提高产品的质量。采集用户数
转载
2024-04-02 10:36:05
30阅读
这一节主要涉及到的数据挖掘算法是关联规则及Apriori算法。 由此展开电商网站数据分析模型的构建和电商网站商品自动推荐的实现，并扩展到协同过滤算法。 关联规则最有名的故事就是啤酒与尿布的故事，非常有效地说明了关联规则在知识发现和数据挖掘中起的作用和意义。 其中有几个专用词的概念： 支持度：A与B的支持度Support(A->B)表示为P（A and B）。支持度揭示了A与B同时出现的概率
转载
2024-08-01 15:53:11
23阅读
背景老刘最近晚上会刷刷牛客网的大数据开发面经，总是会看到一个高频的面试题，那就是你在学习过程中遇到过什么问题吗？这个问题其实有点难回答，如果我说的太简单了，会不会让面试官觉得水平太低，那我应该讲什么东西呢？我一个自学的不可能遇到什么高级问题呀！对于这个问题的答案网上也是众说纷纭，老刘也讲讲对这个问题的看法，分享一下自己的见解，欢迎各位伙伴前来battle！过程在寻找这个问题答案的过程中，老刘正好在
让我们假设你想为一个电子商务网站搭建一个推荐系统。基本上你可以采用两种方法：基于内容的算法和协同过滤算法。我们将分别描述两种算法的优点和缺点，然后进一步深入，讲解一个基于内容的推荐引擎的一个简单的实现(可以直接部署在Heroku上，Heroku是一个支持多种编程语言的云平台)我们在Grove的生产环境里使用了一个几乎一样一模的推荐引擎，你可以先去那里体验一下推荐的结果。基于内容的推荐引擎是怎么工作
转载
2023-12-19 13:43:18
59阅读
（个性化）推荐系统构建三大方法：基于内容的推荐content-based，协同过滤collaborative filtering，隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐。这篇博客主要讲基于内容的推荐content-based。基于内容的推荐1 Content-based System{MMDs中基于user-item profile空间的cosin相似度的思路}主要思想
如何对电影进行打分:根据用户向量与电影向量的内积我们假设每部电影有两个features,x1与x2。x1表示这部电影属于爱情片的程度，x2表示这部电影是动作片的程度，如Romance forever里面x1为1.0（说明电影大部分为爱情），x2=0.01(说明里面有一点动作场面)。还是像以前一样加上一个额外的截距特征变量x0=1，这样第一部电影（love at last）表示为x(1)=[1,0.
前言一般来说，协同过滤推荐算法分为三种类型。基于物品(item-based)的协同过滤基于用户(user-based)的协同过滤基于内容(content-based)的协同过滤本文基于相关的电影订阅数据对上述协同过滤推荐算法进行实现，每种算法都针对指定的第500位用户对其推荐5部电影相关电影数据可到个人百度云上进行下载，数据集包含了9000多位用户的563部电影的订阅信息（1表示订阅，0表示不订阅
转载
2024-01-17 11:25:05
212阅读
