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Recommended System

推荐系统 推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上,用户至上想打发时间,并不是想准确的查看某条信息,在首页中查看每一条微博,为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息,此时就需要分析出该用户的兴趣,从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息,并将这些信息推荐给用户。

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协同过滤(ALS)的原理及Python实现

提到ALS相信大家应该都不会觉得陌生(不陌生你点进来干嘛[捂脸]),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。 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。

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基于对象特征的推荐

(本实验选用数据为真实电商脱敏数据,仅用于学习,请勿商用) 在上一期基于协同过滤的的推荐场景中,我们介绍了如何通过PAI快速搭建一个基于协同过滤方案的推荐系统,这一节会介绍一些如何基于推荐对象特征的推荐方法。

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mahout运行测试与数据挖掘算法之聚类分析(一)kmeans算法解析

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Spark(十一) -- Mllib API编程 线性回归、KMeans、协同过滤演示

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基于Spark Mllib,SparkSQL的电影推荐系统

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基于Spark机器学习和实时流计算的智能推荐系统

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