filter示意图 默认情况下，经过了这种filter之后，RDD中的每个partition的数据量，可能都不太一样了。原本每个partition的数据量可能是差不多的。每个partition的数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数量一样数量的task,来进行处理，有点浪费task 计算资源每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理每个part
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2024-06-11 12:58:25
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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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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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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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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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Spark机器学习之协同过滤算法算法的实现
原创
精选
2023-10-19 13:59:08
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一）、协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 1.在基于用户的方法的中，如果两个用户表现出相似的偏好（即对相同物品的偏好大体相同），那就认为他们的兴趣类似。要对他们中的一个用户推荐一个未知物品，
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2017-05-15 14:10:24
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Spark机器学习之协同过滤算法算法的实现
原创
2021-07-08 10:05:46
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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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# 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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协同过滤算法是一种推荐系统算法，它利用用户对物品的评价数据来预测用户对未评价物品的喜好程度。该算法基于一个简单的思想：如果两个用户在过去对某些物品的评价很相似，那么在未来他们对这些物品的评价也很可能相似。因此，协同过滤算法将用户之间的相似度作为预测用户对物品的评价的依据，从而实现对用户兴趣的预测。该算法
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2023-08-09 11:53:24
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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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1 初始准备清理数据，重命名列名######### Douban Ranking ##############
######### User based CF ##############Sys.setlocale(category = “LC_ALL”, locale = “Chinese”)
clean up
rm(list=ls())
library(arules)
##建立模型矩阵
d
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2024-06-04 19:20:57
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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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spark 系列Spark 核心原理及运行架构Spark RDD详解Spark 常用算子大全Spark SQL 详解Spark GraphX 图计算入门基础 Spark GraphX图计算入门基础spark 系列前言Spark GraphX 简介GraphX应用背景GraphX 核心APIGraphX 特点Spark GraphX 实现原理两种视图存储模式计算模式GraphX实例 前言前面几篇
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2023-10-08 15:46:52
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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、收藏历
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2024-05-21 19:13:17
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1、什么是协同过滤？ 举个例子，有一天，你想去看电影了，但你不知道有什么电影好看，然后你可能就会问问你的朋友们，看看有什么好看的电影推荐，这时候大部分人都会倾向于问跟你有品味差不多的人。而这也就是协同过滤的核心思想。 协同过滤推荐分为三种类型。第一种是基于用户(user-based)的协同过滤，第二种是基于项目(item-based)的协同过滤，第三种是基于模型(model based)的协同过滤
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2023-06-30 21:32:26
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Collaborative Filtering协同过滤简述1.思想2.相似度的计算基于用户的协同过滤(user-based CF)1.原理2.实现步骤3.python代码基于商品的协同过滤 (item-based CF)1.原理2.实现步骤3.python代码基于模型的协同过滤 (model based CF)原理 协同过滤简述1.思想推荐算法是机器学习算法的一种。推荐算法有很多，其中协同过滤算
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2024-04-23 09:02:16
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