item协同过滤cos

① 推荐算法有哪些

推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。 基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的Item可能会重复，典型的就是新闻推荐，如果你看了一则关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的，内容一致；另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐（比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征，则很难进行推荐，一种解决方式则是人工给这些Item打标签。 协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve filtering），还有一种是基于Item的协同过滤算法（item-based collaborative filtering），这两种方法都是将用户的所有数据读入到内存中进行运算的，因此成为Memory-based Collaborative Filtering，另一种则是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。 最后一种方法是基于知识的推荐算法，也有人将这种方法归为基于内容的推荐，这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。 混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。 当然，推荐系统还包括很多方法，其实机器学习或者数据挖掘里面的方法，很多都可以应用在推荐系统中，比如说LR、GBDT、RF（这三种方法在一些电商推荐里面经常用到），社交网络里面的图结构等，都可以说是推荐方法。

② Python实现协同过滤推荐算法，用的大一些的数据集就报错MemoryError

1. python虽然易用，但是内存占用比较多；所以如果你有C/C++/Java基础，考虑用这些语专言来实现；

2. CF算法属需要计算大量的相似度，如果能把中间结果存起来，或者简化计算过程（如，你可能会重复计算一个item的均值）可以省下不少内存；（个人试过计算1w个用户Pearson是没问题的）

3. 如果内存实在不够用，那就用时间换空间，把中间计算结果分成小文件存到磁盘上，用的时候再读取。

   供参考。

③ 协同过滤推荐算法产生推荐结果要多久

这种抄形式一般可以按袭推荐引擎的算法分，主要有基于协同过滤、基于内容推荐等算法。 “买过此商品的人，百分之多少还买过其他啥啥商品”：协同过滤item-based filtering “和你兴趣相似的人，还买过其他啥啥商品”：协同过滤 user-based filtering “相关商品推荐”：基于内容推荐content-based “猜你喜欢” 一般混合使用推荐算法。

④ 基于item的协同过滤算法是什么意思

电子商来务推荐系统的一自种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，

⑤ Python实现协同过滤推荐算法，用的大一些的数据集就报错MemoryError

1.
python虽然易用，复但是内制存占用比较多；所以如果你有C/C++/Java基础，考虑用这些语言来实现；
2.
CF算法需要计算大量的相似度，如果能把中间结果存起来，或者简化计算过程（如，你可能会重复计算一个item的均值）可以省下不少内存；（个人试过计算1w个用户Pearson是没问题的）
3.
如果内存实在不够用，那就用时间换空间，把中间计算结果分成小文件存到磁盘上，用的时候再读取。
供参考。

⑥ 协同过滤，基于内容推荐有什么区别

举个简单的小例子，我们已知道
用户u1喜欢的电影是A，B，C
用户u2喜欢的电影是A, C, E, F
用户u3喜欢的电影是B，D
我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影
基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。
协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片，哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示，他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片推荐给u1。
根据数据源的不同推荐引擎可以分为三类
1、基于人口的统计学推荐(Demographic-based Recommendation)
2、基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
3、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基于内容的推荐：
根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品
基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

⑦ 谁有基于用户的推荐系统或者协同过滤的算法和代码分析

个大数据的大神给个 基于用户的推荐系统或者协同过滤的算法和代码分析啊
我有部分代码但是不知道怎么在Eclipse上实现 求解答啊
1.public class AggregateAndRecommendRecer extends Recer<VarLongWritable,VectorWritable,VarLongWritable,RecommendedItemsWritable>{
...
public viod rece (VarLongWritable key,Iterable<VectorWritable>values,Context context)throws IOException,InterruptedException{
Vector recommendationVector=null;
for(VectorWritable vectorWritable:values){
recommendationVector=recommendationVector==null?
vectorWritable.get();
recommendationVector.plus(bectorWritable.get());
}
Queue<RecommendedItem> topItems=new PriorityQueue<RecommendedItem>(recommendationsPerUser+1,Collections.reverseOrder(.getInstance()));
Iterator<Vector.Element> recommendationVectorIterator=recommendationVector.iterateNonZero();
while(recommendationVectorIterator.hasNext()){
vector.Element element=recommendationVectorIterator.next();
int index=element.index();

⑧ 协同过滤的算法细分

这是最早应用协同过滤系统的设计，主要是解决Xerox公司在 Alto的研究中心资讯过载的问题。这个研究中心的员工每天会收到非常多的电子邮件却无从筛选分类，于是研究中心便发展这项实验性的邮件系统来帮助员工解决这项问题。 其运作机制大致如下：
个人决定自己的感兴趣的邮件类型；个人旋即随机发出一项资讯需求，可预测的结果是会收到非常多相关的文件；从这些文件中个人选出至少三笔资料是其认为有用、会想要看的；系统便将之记录起来成为个人邮件系统内的过滤器，从此以后经过过滤的文件会最先送达信箱；以上是协同过滤最早的应用，接下来的里程碑为GroupLens。 这个系统主要是应用在新闻的筛选上，帮助新闻的阅听者过滤其感兴趣的新闻内容，阅听者看过内容后给一个评比的分数，系统会将分数记录起来以备未来参考之用，假设前提是阅听者以前感兴趣的东西在未来也会有兴趣阅听，若阅听者不愿揭露自己的身分也可以匿名进行评分。 和Tapestry不同之处有两点，首先，Tapestry专指一个点（如一个网站内、一个系统内）的过滤机制；GroupLens则是跨点跨系统的新闻过滤机制。再来，Tapestry不会将同一笔资料的评比总和起来；GroupLens会将同一笔资料从不同使用者得到的评比加总。
GroupLens具有以下特点：开放性：所有的新闻阅听者皆可使用，虽然系统委托Better Bit Bureau设计给分的系统，但若有不同的评分机制也适用于GroupLens。方便性：给分并不是一件困难的事情且沟通上非常方便，评分结果容易诠释。规模性：有可能发展成大规模的系统，一旦发展成大规模，储存空间与计算成本问题显得相当棘手。隐密性：如果使用者不想让别人知道他是谁，别人就不会知道。由此可以看出，现今网络各个推荐系统的雏形已然形成，在GroupLens之后还有性质相近的MovieLens，电影推荐系统；Ringo，音乐推荐系统；Video Recommender，影音推荐系统；以及Jster，笑话推荐系统等等。乃至于今日的YouTube、aNobii皆是相似性值得网络推荐平台，较不同的是经过时间推移，网络越来越发达，使用者越来越多，系统也发展得越来越严密。 最著名的电子商务推荐系统应属亚马逊网络书店，顾客选择一本自己感兴趣的书籍，马上会在底下看到一行“Customer Who Bought This Item Also Bought”，亚马逊是在“对同样一本书有兴趣的读者们兴趣在某种程度上相近”的假设前提下提供这样的推荐，此举也成为亚马逊网络书店为人所津津乐道的一项服务，各网络书店也跟进做这样的推荐服务如台湾的博客来网络书店。 另外一个著名的例子是Facebook的广告，系统根据个人资料、周遭朋友感兴趣的广告等等对个人提供广告推销，也是一项协同过滤重要的里程碑，和前二者Tapestry、GroupLens不同的是在这里虽然商业气息浓厚同时还是带给使用者很大的方便。 以上为三项协同过滤发展上重要的里程碑，从早期单一系统内的邮件、文件过滤，到跨系统的新闻、电影、音乐过滤，乃至于今日横行互联网的电子商务，虽然目的不太相同，但带给使用者的方便是大家都不能否定的。

⑨ 如何使用Spark ALS实现协同过滤

1.背景
协同过滤（collaborative filtering）是推荐系统常用的一种方法。cf的主要思想就是找出物品相似度高的归为一类进行推荐。cf又分为icf和ucf。icf指的是item collaborative filtering，是将商品进行分析推荐。同理ucf的u指的是user，他是找出知趣相似的人，进行推荐。通常来讲icf的准确率可能会高一些，通过这次参加天猫大数据比赛，我觉得只有在数据量非常庞大的时候才适合用cf，如果数据量很小，cf的准确率会非常可怜。博主在比赛s1阶段，大概只有几万条数据的时候，尝试了icf，准确率不到百分之一。。。。。
2.常用方法
cf的常用方法有三种，分别是欧式距离法、皮尔逊相关系数法、余弦相似度法。
测试矩阵,行表示三名用户，列表示三个品牌，对品牌的喜爱度按照1~5增加。
（1）欧氏距离法
就是计算每两个点的距离，比如Nike和Sony的相似度。数值越小，表示相似的越高。
[python] view plain print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
def OsDistance(vector1, vector2):
sqDiffVector = vector1-vector2
sqDiffVector=sqDiffVector**2
sqDistances = sqDiffVector.sum()
distance = sqDistances**0.5
return distance
（2）皮尔逊相关系数
两个变量之间的相关系数越高，从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高，这是因为相关系数越高，就意味着这两个变量的共变部分越多，所以从其中一个变量的变化就可越多地获知另一个变量的变化。如果两个变量之间的相关系数为1或-1，那么你完全可由变量X去获知变量Y的值。
· 当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。
· 当X的值增大，Y也增大，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间
· 当X的值减小，Y也减小，正相关关系，相关系数在0.00与1.00之间
· 当X的值增大，Y减小，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间
当X的值减小，Y增大，负相关关系，相关系数在-1.00与0.00之间
相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1和-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
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在Python中用函数corrcoef实现，具体方法见http//infosec.pku.e.cn/~lz/doc/Numpy_Example_List.htm
（3）余弦相似度
通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的
余弦值都不大于1;并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两
个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相
反的方向时，余弦相似度的值为-1。在比较过程中，向量的规模大小不予考虑，仅仅考虑到向量的指向方向。余弦相
似度通常用于两个向量的夹角小于90°之内，因此余弦相似度的值为0到1之间。
\mathbf{a}\cdot\mathbf{b}=\left\|\mathbf{a}\right\|\left\|\mathbf{b}\right\|\cos\theta
[python] view plain print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
def cosSim(inA,inB):
num = float(inA.T*inB)
denom = la.norm(inA)*la.norm(inB)
return 0.5+0.5*(num/denom)