基本思想：
根据用户对物品的评分向量之间的相似性，搜索目标用户的最近邻居，然后根据最近邻居的评分向目标用户产生推荐。
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2023-07-20 23:43:36
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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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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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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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基本思想：根据用户对物品的评分向量之间的相似性，搜索目标用户的最近邻居，然后根据最近邻居的评分向目标用户产生推荐。基本步骤：主要分为三步：建立用户模型、寻找最近邻居和产生推荐物品。建立用户模型：协同过滤算法的输入数据通常表示为一个m*n的用户—评价矩阵R,m用户数，其中Rij其中Rij表示第i个用户对第j个物品的评分值: 这里的评分值可以是用户的浏览次数，购买次数等隐式的评分，还可以采用
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2024-06-28 10:43:22
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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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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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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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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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基于用户的协同过滤算法UserCF基于用户的协同过滤，通过不同用户对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。简单来讲就是：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品。举例说明：基于用户的 CF 的基本思想相当简单，基于用户对物品的偏好找到相邻邻居用户，然后将邻居用户喜欢的推荐给当前用户。计算上，就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，找到K 邻居
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2023-10-17 21:57:07
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项目介绍基于协同过滤算法的电影推荐系统利用网络沟通、计算机信息存储管理，有着与传统的方式所无法替代的优点。比如计算检索速度特别快、可靠性特别高、存储容量特别大、保密性特别好、可保存时间特别长、成本特别低等。在工作效率上，能够得到极大地提高，延伸至服务水平也会有好的收获，有了网络，基于协同过滤算法的电影推荐系统的各方面的管理更加科学和系统，更加规范和简便。本基于协同过滤算法的电影推荐系统主要包括两大
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2024-04-16 16:02:14
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python实现基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法实现原理、公式、思路在前文中已有介绍，本次不再详细描述。本文主要是使用python语言实现推荐算法，python语言有很多工具模块便于实现推荐算法，本文没有大量使用已有的机器学习模块，更多的是使用python的基础语法实现，注释详细，代码阅读性好，便于学习。python版本3
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2024-05-19 07:09:29
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基于用户协同过滤算法的Python实现
在现代推荐系统中，用户协同过滤算法是一种非常常见的技术，通过分析用户行为数据，给用户推荐他们可能感兴趣的内容。本文将详细讲述如何用Python实现基于用户协同过滤算法，涵盖从背景描述到性能优化和扩展讨论的多个方面。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{获取用户数据}
B --> C[数据预处理]
一、基于用户的协同过滤算法原理基于用户的协同过滤的基本思想相当简单，基于用户对物品的偏好找到邻居用户，然后将邻居用户喜欢的物品推荐给当前用户。计算上就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，找到N个邻居后根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，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作为推荐。例如下图，用户A喜欢物品A和物品C，用户C喜欢物品A、物品C
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2023-11-15 15:48:43
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1. 前言在现今的推荐技术和算法中，基于协同过滤（Collaborative Filtering）的推荐方法是最被大家广泛认可和采用的。推荐算法用于给用户做出合适的内容推荐，其场景用途非常广泛，最常见的包括音乐歌单推荐，购物商品推荐，新闻头条推荐等等。推荐算法大致被分为三种：基于内容的推荐算法协同过滤推荐算法基于知识的推荐算法实际应用中的推荐算法一定是基于多种考虑的，不会只考虑单独的模型或者某一类
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2023-09-01 18:55:05
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机器学习-推荐系统-协同过滤协同过滤(Collaborative Filtering, CF)基于协同过滤的推荐，它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者发现用户的相关性，然后再基于这些相关性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为两个简单的子类：基于用户的推荐(User-based Recommendation)和基于项目的推荐(Item-based Re
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2024-06-23 07:09:16
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简介 本书是集体智慧编程一书的学习笔记。1之前我们已经完成了基于用户的协同过滤的推荐算法，它的思想是将所有的用户和自己对比，显然对于小数据集还是可以忍受的，但是对于大量或巨量的用户数据集，这种实时进行相似度计算即耗时又耗力。有没有更好的计算方法呢？有，就是我们不再基于用户，我们基于物品。基于用户的时候，来了一个人，就同剩下的全部人比较，实时运算伤不起。基于物品的时候，来了一个人，我们就看他最近看过
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2024-01-04 18:37:32
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输入 输入：物品用户行为矩阵，行为矩阵中的元素只有0和1，0代表行为的负类，1代表行为的正类。比如不喜欢与喜欢、不点赞与点赞、不收藏与收藏。输出 输出1：根据输入可计算得到物品相似度矩阵； 输出2：根据输入中物品用户行为矩阵得到用户喜欢的物品，用户喜欢的物品结合输出1得到的物品相似度矩阵，可以计算得到用户喜欢度最高的k个物品，并推荐给用户。前言 基于物品的协同过滤算法适用于物品数明显小于用
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2024-04-02 08:18:01
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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
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