协同过滤

  • 用一张动图诠释效果,深入浅出推荐系统原理

    在这篇文章中,我会简要概述推荐系统这个领域,并解释每个算法的工作原理。 首先明确一下推荐系统的定义。推荐系统是一种技术,主要应用在那些需要为用户(客户,访客,应用程序用户,读者)等进行物品(产品,电影,事件,文章)推荐的场景或相反的为物品推荐用户的场景。通常情况下,在这些场景中会存在非常多的物品和用户,解决这个问题将会变的非常困难而且需要付出很大的代价。想象…

    2016-08-28
  • 推荐算法概览

    为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要,而可用的算法很多,想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。

    2016-08-09
  • 用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF)

    用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离,并用R语言实现,与Mahout的结果进行对比。

    2016-07-08
  • 博客推荐系统第一部分:物料准备

    众所周知,数据科学的目标是从大数据中创造价值。然而,数据科学也应该满足第二个目标即避免信息过载。一个典型的可以满足这两个目标的系统就是推荐引擎。

    2016-05-14
  • 协同过滤推荐算法的原理及实现

    协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。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 col…

    2016-03-23
  • 面向程序员的数据挖掘指南2:推荐系统入门?

    你喜欢的东西我也喜欢 我们将从推荐系统开始,开启数据挖掘之旅。推荐系统无处不在,如亚马逊网站的“看过这件商品的顾客还购买过”板块: last.fm上对音乐和演唱会的推荐(相似歌手): 在亚马逊的例子里,它用了两个元素来进行推荐:一是我浏览了里维斯翻译的《法华经》一书;二是其他浏览过该书的顾客还浏览过的译作。 本章我们讲述的推荐方法称为协同过滤。顾名思义,这个…

    2015-05-02

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