# 学习Hadoop协同过滤的入门指南
在大数据时代，推荐系统成为众多企业的重要组成部分，而协同过滤算法是构建推荐系统的基础。其中，Hadoop是处理大规模数据的一个流行平台。本篇文章将帮助你了解如何在Hadoop上实现协同过滤，包含流程表、代码示例、甘特图及ER图。
## 一、协同过滤的基本流程
在实现Hadoop协同过滤之前，我们可以先了解一下整个流程。以下是步骤及说明：
| 步骤
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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众所周知，协同过滤（Collaboration Filtering）算法是推荐系统中最常用的一种算法。今天我们就以电影推荐为例，简要论述基本原理，最终给出实现的python代码。1. 问题定义 假设现有一个二维表，记录着每个用户对所看电影的评分情况，如下图所示： &
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2023-12-06 18:42:59
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1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。
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2023-12-03 07:40:07
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1.1 协同过滤算法介绍 1.什么是协同过滤算法 1. 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法，主要的功能是预测和推荐。 2. 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。 3. 协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based colla
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2023-08-25 15:32:26
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基于用户的协同过滤算法（java代码）1.User_collaborative_Filtering类import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
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2023-08-20 21:45:55
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协同过滤推荐算法是一种主流的、目前广泛应用在工业界的推荐算法。一般，协同过滤推荐分为三种类型。1.基于用户(user-based)的协同过滤基于用户的协同过滤算法，主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出与目标用户相似度高的其他用户，根据相似用户喜欢的物品，预测目标用户对对应物品的评分，就可以找到评分最高的若干个物品推荐给用户。2.基于项目(item-based)的协同过滤基于项目的协同过滤算
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2023-07-21 23:36:40
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基于物品的协同过滤算法1. 数据使用movielens-100k数据集中的u1.base文件作为实验集2.实验在demo1中建立用户-评分矩阵和用户看过的电影id列表，根据用户看过的电影计算电影间相似度，根据项亮的《推荐系统实践》中方法计算用户相似度。 相似度公式：import pandas as pd
import numpy as np
import math
#建立用户-评分矩阵
use
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2023-11-06 17:15:29
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基于用户的协同过滤算法1. 数据使用movielens-100k数据集中的u1.base文件作为实验集2.实验在demo1中建立用户-评分矩阵和项目-用户矩阵，根据项亮的《推荐系统实践》中建立倒排表，然后计算用户相似度。import pandas as pd
import numpy as np
import math
#建立用户-评分矩阵
user_rating = np.zeros((94
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2024-01-02 10:33:29
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废话不多说，直接看代码。有问题直接联系1467288927@qq.com#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#20170916号协同过滤电影推荐基稿
#字典等格式数据处理及直接写入文件
##from numpy import *
import time
from math import sqrt
##from texttable import
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2023-11-11 16:37:37
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简介协同过滤（Collaborative Filtering）作为最经典的个性化推荐算法，已经被应用到音乐、电影、电商等各大平台。协同过滤基于消费者与产品的历史交互数据，根据每个消费者的已有交互历史，利用群体智慧，为消费者推荐可能感兴趣的其他产品。 根据协同过滤的原理，主要分为两类： （1）基于用户的协同过滤（User-based CF）:为用户推荐与该用户兴趣相似的其他用户感兴趣的产品。 （2）
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2023-05-23 19:13:55
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一、协同过滤算法协同过滤算法，collaborative filtering（CF），通过挖掘用户历史行为信息，从而发现用户偏好。基于不同 的偏好，对用户或产品进行群组划分，最后为目标用户推荐对应的信息。“协同”即利用多个用户数据对数据进行挖掘，“过滤”即信息筛选的过程。主要功能及预测和推荐。协同过滤算法分为：1、基于用户的协同过滤算法；2、基于产品的协同过滤算法1、基于用户的协同过滤算法基于用户
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2023-09-11 17:15:55
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推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码） 目录推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码）引言1. 相似性度量方法1.1 杰卡德(Jaccard)相似系数1.2 余弦相似度1.3 皮尔逊相关系数2. 基于用户的协同过滤2.1 UserCF编程实现2.2 UserCF优缺点3. 基于物品的协同过滤4. 算法评估5. 协同过滤算法的权重改进6.协同过滤推荐算法存在的问题6.1 数据稀疏性的问题6.2 冷启动问
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2024-03-06 06:19:02
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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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声明：本文为搬运，看不惯那些收费的，原文链接在文章尾部这篇文章主要介绍了python实现协同过滤推荐算法完整代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。测试数据协同过滤推荐算法主要分为：1、基于用户。根据相邻用户，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表进行推荐2、基于物品。如喜欢物品A的用户都喜欢物品C，那么可以知道物品A与物品C的相似度很高，而用户C喜欢物品A，那么可
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2023-07-20 20:52:03
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在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.1. 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
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2024-06-05 21:17:13
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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
基于Python2.7 数据集为MovieLens 100k数据集
# -*-coding=utf-8 -*-
import sys
import math
from texttable import Texttable
#算法流程：
#1、建立电影-用户的倒排表，表示电影被那些用户看过
#2、从目标用户看过的每一步电影开始遍历
#3、寻找和目标用户有共同看过电影交集的所有用户作为初始邻居
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2023-08-07 20:49:14
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文章目录前言一、数据获取二、数据预处理三、预测分推荐电影算法 前言评分系统是一种常见的推荐系统。可以使用PYTHON等语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。学习协同过滤算法、UBCF和IBCF。具体理论读者可参考以下文章。如，基于用户的协同过滤推荐算法原理-附python代码实现；协同过滤算法概述与python 实现协同过滤算法基于内容（usr-item,item-item）；推荐系统
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2023-08-01 12:12:22
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一、背景协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。二、模型2.1协同过滤的分类基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。2.1.1基于用户
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2023-10-07 13:00:24
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