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预测分析:R语言实现导读

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Amazon如何处理隐私问题

在访问Amazon电商网站时总会看到这样的提示,对于互联网用户来说,应该已经非常熟悉这样的推荐了吧。Amazon是通过所谓协同过滤(collaborative filtering)的技术,来实现这一商品推荐功能的。

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Spark学习之基础相关组件(1)

Spark学习之基础相关组件(1) 1. Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 2. Spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,因而更快。 3. RDD(resilient distributed dataset弹性分布式数据集)表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素的集合,是Spark的主要编程抽象。 4. Spark是一个大一

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Spark学习之基于MLlib的机器学习

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定。 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合

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推荐算法---协同过滤推荐算法

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

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协同过滤做商品推荐

本文的业务场景如下: 通过一份7月份前的用户购物行为数据,获取商品的关联关系,对用户7月份之后的购买形成推荐,并评估结果。比如用户甲某在7月份之前买了商品A,商品A与B强相关,我们就在7月份之后推荐了商品B,并探查这次推荐是否命中。<br />数据源:购物数据<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

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推荐系统

推荐系统的目标:根据用户的喜好,为不同的用户推荐不同的物品,促成更多的交易。 1.协同过滤 具有相似消费行为的人,可以相互推荐。比如用户a、b同时购买了手机,a又购买了手机壳,那么b也是手机壳的潜在买家。 往往需要一个物品评分矩阵R,元素ri,jr_{i,j}表示用户i对物品j的评分。一般采用5分制,从1(非常不喜欢)到5(非常喜欢)。形如: 表1.1 一个

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一分钟了解互联网数据挖掘流程

1、爬虫抓取网络数据 真实的数据挖掘项目,一定是从获取数据开始的,除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外,常常需要大家自己动手爬互联网数据,这个时候,爬虫就显得格外重要了。 Nutch爬虫的主要作用是从网络上抓取网页数据并建立索引。我们只需指定网站的顶级网址,如taobao.com,爬虫可以自动探测出页面内容里新的网址,从而进一步抓取链接网页数据。n

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