文章目录协同过滤算法的基本原理计算用户相似度用户评分的预测矩阵分解算法的原理矩阵分解算法的Spark实现 协同过滤算法的基本原理协同过滤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，从中筛选出用户可能感兴趣的信息。举个例子如下图图a是四种商品，图b是用户物品的有向图，绿色为赞，红色为踩。图c是生成的物品用户行为矩阵，我们需要推测用户X对于电视机这个商品的评价。图d是用户b，c与X行为对
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2023-12-07 00:36:43
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不知大家对推荐算法有没有一个系统的了解，推荐本身的逻辑很简单，就是需要找到用户喜欢的物品，然后呈现到用户的面前，这其实像是一个算法与用户的博弈，当用户到APP上的时候，留下一串足印，算法根据用户的足印和基本信息推断用户来这里想要做什么？或者说想要去什么地方？然后给他推荐他需要的东西。推荐的基本结构基本上可以分成两类：1）基于协同理论的推荐算法：如上文，协同理论就是找到相似的用户/物品或者相似的标签
# 通过SketchUp和Python实现协同工作
SketchUp是一款功能强大的3D建模软件，而Python是一种强大的编程语言。当这两者结合在一起时，就可以实现更加高效的协同工作。本文将介绍如何通过SketchUp和Python实现协同工作，并且提供代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是SketchUp
SketchUp是一款由Trimble公司开发的3D建模软件，主要用于架构、室
原创
2024-05-31 06:13:38
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## Python 协同编程
协同编程是指多个开发者共同合作完成一个项目或任务的编程方式。在协同编程中，团队成员可以同时编辑代码、共享资源和实时交流，以提高工作效率和代码质量。Python是一种非常适合协同编程的编程语言，其简洁易读的语法和丰富的库使团队合作变得更加高效。
### 协同编程工具
在Python协同编程中，有一些常用的工具可以帮助团队成员协作开发项目，比如GitHub、GitL
原创
2024-05-06 07:12:28
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# 协同训练 Python 指南
协同训练是一种半监督学习的方法，特别在标注数据稀缺的情况下，可以显著提升模型的性能。本文将指导你如何在 Python 中实现协同训练的基本流程。以下是整个过程的步骤概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
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时至2020年，个性化推荐可谓风生水起，Youtube,Netflix,甚至于Pornhub，这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现，一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利，比如Amzon和Shopfiy等等，精准推荐用事实告诉我们，流媒体和商品不仅仅以内容的传播，它还能是一种交流沟通的方式。那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢，这里推荐协同过滤算法，
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2023-07-24 16:18:35
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# Python协同开发：团队合作的艺术
在当今的软件开发领域，协同开发已经成为一种常态。Python作为一种流行的编程语言，其在协同开发中扮演着重要角色。本文将介绍Python协同开发的基本理念、工具和实践，并通过代码示例和图表来展示其在团队合作中的应用。
## 1. Python协同开发简介
协同开发是指多个开发者共同参与一个项目的开发过程。在Python中，协同开发通常涉及到代码的编写
原创
2024-07-25 10:37:22
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这篇文章主要介绍了用Python实现协同过滤的教程,主要用于从大数据中抽取用户信息偏好等等,需要的朋友可以参考下协同过滤在 用户 —— 物品（user - item）的数据关系下很容易收集到一些偏好信息（preference），比如评分。利用这些分散的偏好信息，基于其背后可能存在的关联性，来为用户推荐物品的方法，便是协同过滤，或称协作型过滤（collaborative filtering）。这种过
第 7 章 协作开发（上）第 49 条：为每个函数、类和模块编写文档字符串由于 Python 是一门动态语言，所以文档显得极其重要。Python 对文档提供了内置的支持，使得开发者可以把文档与代码块关联起来。与其他许多编程语言不同，Python 程序在运行的时候，能够直接访问源代码中的文档信息。例如，在为函数编写了 def 语句之后，可以紧接着提供 docstring，以便将一段开发文档与该函数关
推荐系统基础算法之协同过滤算法一、 算法简介1.1 算法概述1.2 算法核心和步骤二、基于用户的协同过滤算法（User-Based）2.1 相似度及预测值的计算2.1.1 相似度计算2.1.2 预测值的计算2.2 通过例子理解2.4 python代码实现三、基于物品的协同过滤算法（Item-Based）3.1 算法流程：3.2 实例3.2.1 构建用户—>物品的倒排3.2.2 构建物品与物
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2023-07-07 20:14:40
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文章目录一、算法思想二、实现思路三、源代码四、代码运行结果 一、算法思想基于用户的协同过滤算法的思想是有相似兴趣的用户(user)可能会喜欢相同的物品(item)。因此，计算用户的相似度成为该算法的关键步骤。本文实现过程中使用的相似度公式如下： 其中 N(u) 表示用户 u 看过的电影个数。二、实现思路数据集 本实现使用的数据集为 MovieLens 提供的数据： 下载地址：MovieLens数
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2024-07-29 21:05:39
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协同过滤算法及python实现1.算法简介协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由： ●根据和你有共同喜好的人给你推荐 ●根据你喜欢的物品给你推荐相似物品 ●根据以上条件综合推荐 因此可以得出常用的协同过滤算法分为两种，
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2023-07-14 11:53:36
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# 如何使用Python绘制耦合协同
在现代科学与工程中，耦合协同是一个重要的概念，尤其是在系统建模、控制工程和复杂网络等领域。对于刚入行的小白，了解如何用Python实现耦合协同是一个很好的学习目标。本文将清晰地指导你完成这个过程。
## 流程概述
在实现耦合协同的过程中，我们可以将工作划分为几个步骤。以下是每一步的工作流程表格。
| 步骤 | 描述
进程资源分配的基本单位，分配 内存，CPU等。 代码 + 用到的资源 并行 真的同时进行；并发 在一段时间里都运行，不是同时的。会牵扯到 文件描述符，软连接 这些底层的系统知识。 Linux中 一切皆文件，用文件描述符标识每个文件对象，每个进程最多可以有9个文件描述符，前三个是保留的，用于标准输入输出，标准错误输出。 例如：对于一个套接字，实际上就是 一个文件的 文件描述符（012之外的），指向这
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2024-09-27 20:13:22
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微信公众号：机器学习养成记在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。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另外一张是ratings表，记录了每个用户对电影的打分情况Python代码实现这里简述几个主要过程：数据初始化原始数据分别通
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2023-08-03 21:47:29
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提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据集二、协同过滤涉及的步骤1.基于内存2.如何计算评级基于用户与基于项目的协同过滤基于模型使用 Python 构建推荐器 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：协同过滤是一种可以根据相似用户反应过滤掉用户可能喜欢的项目的技术。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、数据集该矩阵显示了五个用户，他们以
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2023-11-16 14:07:50
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协同过滤是一种广泛应用于推荐系统中的技术，利用用户历史行为和偏好数据为用户推荐感兴趣的内容。本文将详细探讨如何在Python中实现协同过滤，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、字段解析以及扩展阅读等环节。
## 协议背景
协同过滤通常可以划分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。以下是一个四象限图，展示了这两种方式的比较。
```mermaid
quadrantChart
介绍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。协同过滤又可分为评比（rating）或者群体过滤（social filtering）协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。以上来自于
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2023-09-13 16:08:30
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协同过滤算法即对一大群人进行搜索，找出其中品味与我们相近的一小群人，并将这一小群人的偏好进行组合来构造一个推荐列表。 本文利用Python3.5分别实现了基于用户和基于物品的协同过滤算法的影片推荐。具体过程如下：先建立了一个涉及人员、物品和评价值的字典，然后利用两种相似度测量算法（欧几里得距离和皮尔逊相关度）分别基于用户和基于物品进行影片推荐及评论者推荐，最后对两种协同过滤方式的选择提出了建议。
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2023-10-09 17:24:01
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测试数据 http://grouplens.org/datasets/movielens/ #!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from numpy import *
import time
from texttable import Texttable
# 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
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2023-08-22 16:39:58
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