一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备 计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法 字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu

推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一类用户对一类物品的喜好程度,但这样的模型又会在推荐的准确性上有损失. 基于关联规

大数据时代开始流行推荐算法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法. 推荐算法大致分为: 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于物品和用户本身的,这种推荐引擎将每个用户和每个物品都当作独立的实体,预测每个用户对于每个物品的喜好程度,这些信息往往是用一个二维矩阵描述的.由于用户感兴趣的物品远远小于总物品的数目,这样的模型导致大量的数据空置,即我们得到的二维矩阵往往是一个很大的稀疏矩阵.同时为了减小计算量,我们可以对物品和用户进行聚类, 然后记录和计算一

本文内容 用户评分表 曼哈顿(Manhattan)距离 欧式(Euclidean)距离 余弦相似度(cos simliarity) 推荐算法以及数据挖掘算法,计算"距离"是必须的~最近想搭一个推荐系统,看了一些资料和书<写给程序员的数据挖掘指南>,此书不错,推荐大家看看,讲解得很透彻,有理论有代码,还有相关网站.看完后,你立刻就能把推荐算法应用在你的项目中~ 本文先主要说明如何计算物品或用户之间的"距离",陆续会介绍推荐算法本身~ 用户评分表 大体上,推

本文内容 最近看<写给程序员的数据挖掘指南>,研究推荐算法,书中的测试数据集是 Book-Crossing Dataset 提供的亚马逊用户对书籍评分的真实数据.推荐大家看本书,写得不错,立刻就能对推荐算法上手,甚至应用到你的项目中. Book-Crossing Dataset 提供两种格式的数据集:CVS 格式和 SQL dump,问题是: 如果你有 UE 打开 cvs 文件,有乱码.无论如何转换编码,都不行~因为,这个文件是亚马逊通过程序持久化后,再导出来的.你还会发现,文件中有 html

美团网基于机器学习方法的POI品类推荐算法 前言 在美团商家数据中心(MDC),有超过100w的已校准审核的POI数据(我们一般将商家标示为POI,POI基础信息包括:门店名称.品类.电话.地址.坐标等).如何使用这些已校准的POI数据,挖掘出有价值的信息,本文进行了一些尝试:利用机器学习方法,自动标注缺失品类的POI数据.例如,门店名称为"好再来牛肉拉面馆"的POI将自动标注"小吃"品类. 机器学习解决问题的一般过程:本文将按照:1)特征表示:2)特征选择:3)基

转载自(http://www.geek521.com/?p=1423) Mahout推荐算法分为以下几大类 GenericUserBasedRecommender 算法: 1.基于用户的相似度 2.相近的用户定义与数量 特点: 1.易于理解 2.用户数较少时计算速度快 GenericItemBasedRecommender 算法: 1.基于item的相似度 特点: 1.item较少时就算速度更快 2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用 SlopeOneRecommender(itemB

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, M

上周是淘宝穿衣搭配算法大赛开始评测后的第一周,周冠军是来自浙江大学的"FUC AUTH"队.他们在夺得本周冠军之后,还将自己的获胜经验分享给了大家,究竟有什么秘诀呢? 阿里巴巴天池大数据竞赛在浙大师兄们的口碑中一直很不错,它真正意义上地为我们提供了海量数据源和大数据处理平台,尤其是大数据处理平台是在高校实验室中很难提供.对于以后走向大数据方向的研究人员而言也很具备科研价值,大数据比赛确实也锻炼大数据挖掘算法和程序优化,让我们受益匪浅. 由于我们团队也差不多都是新手,能取得这样的成绩,确

”基于用户的协同过滤算法“是推荐算法的一种,这类算法强调的是:把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你. 要实现该推荐算法,就需要计算和你有交集的用户,这就要用到物品到用户的反查表. 先举个例子说明下反查表:甲喜欢的物品有:A.B.C:乙喜欢的物品有:B.E.F:丙喜欢的物品有:A.J.K:而你喜欢的物品是:A.J.M.反查表就是喜欢A物品的有你.甲.丙,喜欢J物品的有你.丙,喜欢M物品的只有你,这就是和你喜欢的物品有联系的用户.有了这个反查表,我们就可以看出和你有关系的用户只有甲和丙,乙用户

ligh@local-host$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.0.3 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" . - 番石榴的日志 - 网易博客 基于物品的协同过滤推荐算法--读"Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm

基于FP-Tree的关联规则FP-Growth推荐算法Java实现 package edu.test.ch8; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Item implements Comparable { private String value; private Item preItem; // 前继节点Item private List<Item> nextItem = new ArrayList&

在协同过滤推荐算法总结中,我们讲到了用图模型做协同过滤的方法,包括SimRank系列算法和马尔科夫链系列算法.现在我们就对SimRank算法在推荐系统的应用做一个总结. 1. SimRank推荐算法的图论基础 SimRank是基于图论的,如果用于推荐算法,则它假设用户和物品在空间中形成了一张图.而这张图是一个二部图.所谓二部图就是图中的节点可以分成两个子集,而图中任意一条边的两个端点分别来源于这两个子集.一个二部图的例子如下图.从图中也可以看出,二部图的子集内部没有边连接.对于我们的推荐算法中的

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大

对于分解机(Factorization Machines,FM)推荐算法原理,本来想自己单独写一篇的.但是看到peghoty写的FM不光简单易懂,而且排版也非常好,因此转载过来,自己就不再单独写FM了.

1.闵可夫斯基距离 闵可夫斯基距离可以概括曼哈顿距离与欧几里得距离.  其中r越大,单个维度差值大小会对整体产生更大的影响.这个很好理解,假设当r=2时一个正方形对角线长度,永远是r=3时正方体对角线的投影,因此r越大,单个维度差异会有更大影响.(所以这也可能是很多公司的推荐算法并不准确的原因之一)   我们在对一个新用户进行推荐时,可以计算在同等维度下其他用户的闵可夫斯基距离.这种海量数据的表格,用pandas处理十分方便   下面有一个闵可夫距离计算的实例 from math import

Mahout推荐算法之SlopOne 一.       算法原理 有别于基于用户的协同过滤和基于item的协同过滤,SlopeOne采用简单的线性模型估计用户对item的评分.如下图,估计UserB对ItemJ的偏好 图(1) 在真实情况下,该方法有如下几个问题: 1.  为什么要选择UserA计算? 2.  对大量稀疏的情况如何处理,而这种情况是最为普遍的. 图(2) Item1和item2的相似度:((5-3)+(3-4))/2=0.5 Item1和Item3的相似度:(5-2)/1=3 L

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不仅可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域. 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:                                                                     Ax=λx 其中A是一个n×n的矩阵,x是一个n维向量,则我们说λ是矩阵A的一个特征值,而x是矩阵A的特征值λ所对应的特

https://blog.csdn.net/qq_32690999/article/details/77434381 因为开发了一个新闻推荐系统的模块,在推荐算法这一块涉及到了基于内容的推荐算法(Content-Based Recommendation),于是借此机会,基于自己看了网上各种资料后对该分类方法的理解,用尽量清晰明了的语言,结合算法和自己开发推荐模块本身,记录下这些过程,供自己回顾,也供大家参考~ 目录 一.基于内容的推荐算法 + TFIDF 二.在推荐系统中的具体实现技巧 正文 一