推荐算法的种类推荐算法是个大的范围，里面包括了很多小的算法，具体算法分类见下：协同过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已经有了很多广泛的应用。它的优点是不需要太多特定的领域知识，可以通过基于统计的机器学习算法来得到较好的推荐效果。最大的优点是工程上容易实现，可以方便应用到产品中。目前绝大多数实际应用的推荐算法都是协同过滤推荐算法。目的本实验基于开源的MovieLens数据集，此数据
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2024-05-31 13:52:52
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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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2024-07-27 11:41:16
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# 实现协同推荐算法的Java代码
## 1. 算法流程
协同推荐算法的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :-: | --- |
| 1 | 加载用户评分数据和物品相似度数据 |
| 2 | 针对目标用户，计算与其相似的其他用户 |
| 3 | 根据其他用户的评分和相似度，预测目标用户未评分的物品评分 |
| 4 | 根据预测评分，为目标用户推荐物品 |
下面将逐步讲
原创
2023-09-15 16:36:24
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一 最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering）算法思想：物以类聚，人以群分基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-based CF） 实现协同过滤推荐有以下几个步骤：找
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2023-11-05 19:14:16
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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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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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基于用户的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理二、基于用户的协同过滤推荐算法实现代码 基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理传统的基于用户（User-Based）的协同过滤推荐算法实现原理分四个步骤： 1.根据用户历史行为信息构建用户-项目评分矩阵，用户历史行为信息包括项目评分、浏览历史、收
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2023-11-03 12:15:51
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实现。下面我就开始介绍用pyspark中的ALS（交替最小二乘矩阵分解）来实现协同过滤代码。一、ALS的简单介绍ALS算法是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。从协同过滤的分类来说，ALS算法属于User-Item CF，也叫做混合CF。它同时考虑了User（用户）和Item（商品）两个方面。用户和商品的关系，可以抽象为如下的三元组：
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2023-12-30 21:45:16
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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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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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# 协同过滤算法实现的流程
协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，它通过分析用户的历史行为数据，找出与其相似的其他用户或物品，从而给用户推荐可能感兴趣的内容。下面我将为你介绍协同过滤算法的实现流程，并给出相应的Java代码。
## 实现步骤
首先，我们来看一下协同过滤算法的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 加载用户-物品评分矩阵 |
| 2 | 计
原创
2023-07-20 20:55:35
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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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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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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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协同优化算法 协同优化算法的原理是将一复杂的目标函数分解成简单的子目标函数，然后再将这些子目标函数进行协同优化。具体说来，协同优化是在优化每一子目标函数同时综合考虑其它子目标函数的结果，使子目标函数之间的优化结果能够一致。优化结果一致是指使每一变量的值在每一子目标函数的优化结果中能够一致。一般来说，可以证明，如果变量的值一致则为最优解。协同优化算法没有局部最优问题同时具有非常良好的收敛特性。
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2024-01-08 23:07:30
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一、什么是推荐算法互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载（informationoverload）问题。解决信息超载问题的一个办法是推荐系统。推荐系统，就是通过分析用户的行为，兴趣偏好，进行个性化计算
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2024-06-22 16:26:50
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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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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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Java也能够像Lua一样拥有协同程序。你觉得不可能？其实可以用JavaX（一种Java源代码编译的Java方言）中实现！目前，将一个函数转换为协同程序需要一点（直接的）源代码转换——当然这些转换随后会自动执行。如果我们进行手动转换，那么我们就可以立即使协同程序开始运行。『运行示例』
示例：一个for循环 for (int i = 1; i <= 3; i++)
print(
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2023-07-24 19:22:07
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协同过滤推荐算法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)。1.基于用户的协同过滤算法(us
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2023-11-26 16:51:32
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