关于Mahout的SVD混合推荐算法

推荐系统的出现 随着互联网的发展,人们正处于一个信息爆炸的时代.相比于过去的信息匮乏,面对现阶段海量的信息数据,对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标.一个具有良好用户体验的系统,会将海量信息进行筛选.过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前.这大大增加了系统工作的效率,也节省了用户筛选信息的时间. 搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题,但还远远不够.搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进行筛选.当用户无法准确描述自己的需求时,搜索引擎的筛选效果将大打折扣,而用户

在介绍微博推荐算法之前,我们先聊一聊推荐系统和推荐算法.有这样一些问题:推荐系统适用哪些场景?用来解决什么问题.具有怎样的价值?效果如何衡量? 推荐系统诞生很早,但真正被大家所重视,缘起于以"facebook"为代表的社会化网络的兴起和以"淘宝"为代表的电商的繁荣,"选择"的时代已经来临,信息和物品的极大丰富,让用户如浩瀚宇宙中的小点,无所适从.推荐系统迎来爆发的机会,变得离用户更近: 快速更新的信息,使用户需要借助群体的智慧,了解当前热点.信息

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协同过滤 协同过滤(CF)及其变式是最常用的推荐算法之一.即使是数据科学的初学者,也能凭之建立起自己的个性化电影推荐系统,例如,一个简历项目. 当我们想要向某个用户推荐某物时,最合乎情理的事情就是找到与他/她具有相同爱好的用户,分析其行为,并且为之推荐相同的东西.或者我们可以关注那些与该用户之前购买物品相似的东西,并推荐相似的产品. 协同过滤(CF)有两种基本方法,它们分别是:基于用户的协同过滤技术和基于项目的协同过滤技术. 该推荐算法的以上情形中均包含两步: 1. 找到数据库中有多少用户/项目

标签 PostgreSQL , RecDB , 推荐系统 , 图式搜索 背景 中华文化源远流长,从古至今有很多有趣的学问.比如看风水.看相,在西方文化中有类似的比如星座学说. 这些和推荐系统有什么关系呢? 个人感觉星座学说这些学问有一定的理论基础,更多的则是也是经验的总结. 推荐系统实际上和星座学说类似,有一定的算法基础,算法则可能是来自经验的总结. 在现实场景中,可以找到很多类似的例子,这些例子是一些数据,根据推荐算法,可以找到用户可能感兴趣的东西. 1. 比如豆瓣有几千万用户,用户在豆瓣上可

◆ ◆ ◆ 序言 最近因为PAC平台自动化的需求,开始探坑推荐系统.这个乍一听去乐趣无穷的课题,对于算法大神们来说是这样的: 而对于刚接触这个领域的我来说,是这样的: 在深坑外围徘徊了一周后,我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法,作为初探总结,也希望能抛砖引玉,给同样想入坑的伙伴们提供一些思路. ◆ ◆ ◆ 什么是推荐系统 1. 什么是推荐系统? 推荐系统是啥? 如果你是个多年电商(剁手)党,你会说是这个: 如果你是名充满文艺细胞的音乐发烧友,你会答这个: 如果你是位活跃在

推荐系统本质是在用户需求不明确的情况下,解决信息过载的问题,联系用户和信息,一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前,从而实现信息消费者和信息生产者的双赢(这里的信息的含义可以非常广泛,比如咨询.电影和商品等,下文中统称为item).达观数据相关推荐是达观推荐系统中的重要组成部分,其价值在于,在没有用户画像信息的情况下,也能给用户以好的推荐体验,比如资讯类,通过达观相关推荐算法找到item相关的其他item,可以提供对某一类或者针对某一事件多角度多侧面的

文章描述:互联网无处不在的"推荐算法". 数据显示,三分之一的用户会根据电子商务网站的推荐买东西,这是任何广告都不可能做到的成绩.媒体上播放的大众化广告对消费者的影响已经越来越低,于是有人做出预见--个性化推荐技术将成为广告的终极形式.     很多年前,看过一部电影叫作<谁知女人心>,好莱坞大牌梅尔·吉布森饰演的男主角是一个典型的大男子主义者.一次浴室触电的意外突然让这个大男人获得了神奇的本领--"读心术",可以轻而易举地洞悉身边女人们的心事,听到她们

选自<不一样的技术创新--阿里巴巴2016双11背后的技术>,全书目录:https://yq.aliyun.com/articles/68637 本文作者:灵培.霹雳.哲予 1. 搜索算法研究与实践 1.1 背景 淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应,而淘宝的用户不仅数量巨大,其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性.因此,要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序,并以此带动搜索引导的成交提升,是一个极具挑战性的问题.传统的Learning to Rank(LTR)方法主要是