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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协同过滤
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协同过滤
一、协同过滤算法简介1. 基本思想2. 两种基于邻域方法的算法二、相似性度量方法1. 杰卡德(Jaccard)相似系数2. 余弦相似度3.皮尔森相关系数三、基于用户的协同过滤四、UserCF算法编程实现五、UserCF优缺点六、基于物品的协同过滤七、算法评估八、协同过滤算法权重改进九、协同过滤算法问题分析十、思考十
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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本周学习内容汇报： 学习协同过滤，逻辑回归，因子分解机等传统推荐模型，熟悉了每种模型的思想以及它们的优缺点。使用MovieLens数据集用Python实现基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法和使用pytorch复现FM。python实现基于用户的的协同过滤算法算法流程：数据集处理使用MovieLens数据集 数据集中每个变量代表的意思userId : 用户 ID m
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2024-04-18 12:46:56
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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。
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2023-07-20 23:43:36
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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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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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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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采用 GroupLens 提供的 MovieLens 数据集数据集下载
原创
2022-09-14 06:28:00
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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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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，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿
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精选
2014-10-20 15:01:07
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基于用户的协同过滤（UserCF）
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2019-07-30 14:03:00
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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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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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1 数据准备本次案例中，我们使用用户对电影的打分数据进行演示。数据包含两个表，一个是movies表，记录了电影编号和电影名称的对应关系
原创
2021-03-23 20:34:56
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SparkMllib之CF协调过滤算法案例（基于用户的）一、SparkMLlib实现K-Means二、案例实现 一、SparkMLlib实现K-Means协同过滤算法（Collaborative Filtering：CF）是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用户的CF（User-based CF）和基于物品的CF（Item-based CF）。 1.基于用户（user）
原标题：协同过滤？教你用Python实现协同过滤提到ALS相信大家应该都不会觉得陌生，它是协同过滤的一种，并被集成到Spark的Mllib库中。本文就ALS的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲ALS是怎么一回事。1.1 你听说过推荐算法么假如我是豆瓣的CEO，很多豆瓣的用户在豆瓣电影上都会对电影进行评分。那么根据这个评分数据，我们
协同过滤[Collaborative filtering]:
协同过滤(Collaborative filtering)是推荐系统的一个常用算法。这个技术的目的在于填充user-item矩阵中的缺失项。MLlib当前支持基于模型的协同过滤，在这种方法中，用户和产品通过一个小的潜在因素（latent factors）集合来描述，这个潜在因素集合 可以预测缺失项。MLlib使用
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2024-09-20 06:45:08
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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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一.协同过滤基于用户商品评分矩阵来做协同，典型的是根据余弦相似来求向量相似。协同过滤典型的有两种Usercf和Itemcf，Usercf的思路就是根据a,b用户相似，将b用户喜欢的a用户未浏览过的商品推荐给a用户。Itemcf意思就是根据1,2物品相似，对浏览过1商品但为浏览过2商品的用户推荐2商品。协同的思想比较简单，也比较直观理解，应用比较成熟，效果也可以接受。 优点：1.简单直接，
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2024-01-28 00:30:47
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