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协同过滤

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《Hadoop进阶》利用Hadoop构建豆瓣图书推荐系统

转载请注明出处: 转载自  Thinkgamer的CSDN博客:blog.csdn.net/gamer_gyt 代码下载地址:点击查看 1:推荐系统概述 2:需求分析:推荐系统的指标设计 3:算法模型:基于物品的协同过滤并行算法设计 4:架构...

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推荐算法的回顾总结

打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博:http://weibo.com/234654758 Github:https://github.com/thinkgamer 前言 之前看过一段时间协同过滤的推荐算法,当时理解并不深刻,对于其浅显的理解是从海量数据中挖掘出小部分与你品味相同的用户,协同过滤分为基于用户的和基于物品的。

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Mahout学习系列之推荐算法

打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博:http://weibo.com/234654758 Github:https://github.

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《推荐系统》基于用户和Item的协同过滤算法的分析与实现(Python)

1:协同过滤算法简介 2:协同过滤算法的核心 3:协同过滤算法的应用方式 4:基于用户的协同过滤算法实现 5:基于物品的协同过滤算法实现 一:协同过滤算法简介     关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐。

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融合自适应松弛谱正则的贝叶斯矩阵补全方法研究

贝叶斯矩阵补全基于低秩矩阵分解的研究已经得到了可靠的结果,不过很少有人提出更直接的方法,为填补谱正则下对贝叶斯矩阵补全的问题的研究空白,本文提出一个新颖的基于谱正则化贝叶斯矩阵补全方法。一方面规避处理奇异向量的正交约束的困难,在推导出限制松弛的等价形式的基础上设计一个适用于贝叶斯推断的自适应谱正则方法。

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Spark中常用的算法

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