协同过滤

2020年11月5日04:27:39 发表评论 1 次浏览

协同过滤 推荐怎么处理原始数据集 以对原始的评分数据集进行变换,用评分值相对于平均评分值的偏差取代原始值,如。。。基于物品过滤的数据预处理用物品间?

问 豆瓣的推荐系统(包括懒人音乐,电影推荐,网易的协同过滤)。。!

协同过滤和基于内容推荐有什么区别 你的问题是否是:基于物品的协同过滤和内容过滤有什么区别?
基于物品的协同过滤,首先数据库里获取他之喜欢的西,然后从剩下的物品中找到和他历史兴趣近似的物品推荐给他。核心是要计算两个物品的相似度。
内容过滤的基本思想是,给用户推荐和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。

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协同过滤中的可扩展性问题是什么 协同过滤算法能够容易为几千名用户提供较好的推荐,但是对于电子商务网站,往往需要给成百上千万的用户提供推荐,这就一方面需要提高响应时间的要求,能够为用户实时地进行推荐;另一方面还应考虑到存储空间的要求,尽量减少推荐系统运行的负担。

1.3 可扩展性问题

在协同过滤推荐算法中,全局数值算法能及时最新的信息为用户产生相对准确的用户兴趣度预测或进行推荐,但是面对日益增多的用户,数据量的急剧增加,算法的扩展性问题(即适应系统规模不断扩大的问题)成为制约推荐系统实施的重要因素。虽然与基于模型的算法相比,全局数值算法节约了为建立模型而花费的训练时间,但是用于识别“最近邻居”算法的计算量随着用户和项的增加而大大增加,对于上百万的数目,通常的算法会遇到严重的扩展性瓶颈问题。该问题解决不好,直接影响着基于协同过滤技术的推荐系统实时向用户提供推荐问题的解决,而推荐系统的实时性越好,确度越高,该系统才会被用户所接受。

基于模型的算法虽然可以在一定程度上解决算法的可扩展性问题,但是该类算法往往比较适于用户的兴趣爱好比较稳定的情况,因为它要考虑用户模型的学习过程以及模型的更新过程,对于最新信息的利用比全局数值算法要差些。

分析以上协同过滤在推荐系统实现中面临的两个问题,它们的共同点是均考虑到了最近邻居的形成问题(包括用户信息获得的充分性、计算耗费等)。但是应该看到协同过滤在推荐系统的实现中,要获得最近邻居用户,必须通过一定的计算获得用户之间的相似度,然后确定最佳的邻居个数,形成邻居用户集。而在这一过程中,如果对全部数据集进行相似性计算,虽然直接,但是运算量和时间花费都极大,无法适应真实的商务系统。如果通过对训练集数据(整个数据集的某一子集)进行实验获得,虽然不必对整个数据集进行计算,但是必须通过将多次实验结果统计出来才可能得到,这无疑也增加了推荐结果获得的代价和误差。并且如果考虑到数据集的动态变化,这一形成最近邻居用户集技术的实际应用价值越来越小。因此,考虑使用更为有效的最近邻居用户形成办法,对于协同过滤的应用非常必要。

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聚类和协同过滤是什么关系? 自邀自答,不用谢。 这是两种完全不同的算法思想。 以二维空间为例,聚类是各个样本往若干个共同中心聚的过程,计算的是样本点到聚类中心的二维空间距离;而协同过滤是尽。。。

个性化推荐算法——协同过滤 你真是花钱如流水,不要这样嘛~~?

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本人认为,协同过滤技术应包括如下几方面!(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。

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谁有C#实现的apriori或者FP-growth或者协同过滤等推荐算法?求帮助。。?

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