协同过滤算法

推荐算法越来越多的运用到我们的生活中，特别是在网站中，当你浏览大大小小的网站，你的行为被时刻记录着，并根据一些依据对你推荐一些物品。下面会简单介绍一下推荐算法，后续会继续对这些算法进行补充。 1.协同过滤算法 2.基于流行度的算法 3.基于模型的算法 4.混合算法 协同过滤算法 协同过滤算法有两种，一种是基于用户的协同过滤算法，一种是基于物品的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法 该算法主要是找出用户的相似用户，将相似用户浏览或购买而用户没有购买的商品推荐给用户。 基于用户的协同过滤算法流程如下： 1.分析各个用户对item的评价（通过浏览记录、购买记录等）； 2.依据用户对item的评价计算得出所有用户之间的相似度； 3.选出与当前用户最相似的N个用户； 4.将这N个用户评价最高并且当前用户又没有浏览过的item推荐给当前用户。 如下图： 基于物品的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法原理为在计算邻居时采用物品本身，而不是从用户的角度，即基于用户对物品的偏好找到相似的物品，然后根据用户的历史偏好，推荐相似的物品给他。基于物品的协同过滤算法原理大同小异，只是主体在于物品： 1.分析各个用户对item的浏览记录。 依据浏览记录分析得出所有item之间的相似度； 2.对于当前用户评价高的item，找出与之相似度最高的N个item； 3.将这N个item推荐给用户。 如下图：

推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有个直观印象将会很有帮助。 推荐算法通常是在 推荐模型 中实现的，而推荐模型会负责收集诸如用户偏好、物品描述这些可用作推荐凭借的数据，据此预测特定用户组可能感兴趣的物品。 主要的推荐算法系列有四个（表格1-4）： 协同过滤（Collaborative Filtering）的推荐算法 基于内容过滤（Content-based Filtering）的推荐算法 混合型推荐算法 流行度推荐算法 此外，还有很多高级或非传统的方式，可参见表格5。 本文是系列文中的第一篇，将会以表格形式来介绍推荐算法的主要分类，包括算法简介、典型的输入内容、常见的形式及其优劣。在系列文的第二与第三篇中，我们将会更详细地介绍各种算法的不同，以便让大家更深入地理解其工作原理。本文的某些内容是基于一篇2014年的推荐算法2014教程 《推荐问题再探（Recommender Problem Revisited）》 来撰写的，该文的作者是 Xavier Amatriain 。 表格一：协同过滤推荐算法概览 表格二

文章目录 基于K最近邻的协同过滤推荐 基于K最近邻的协同过滤推荐 基于K最近邻的协同过滤推荐其实本质上就是MemoryBased CF，只不过在选取近邻的时候，加上K最近邻的限制。 这里我们直接根据MemoryBased CF的代码实现 修改以下地方 class CollaborativeFiltering ( object ) : based = None def __init__ ( self , k = 40 , rules = None , use_cache = False , standard = None ) : ''' :param k: 取K个最近邻来进行预测 :param rules: 过滤规则，四选一，否则将抛异常："unhot", "rated", ["unhot","rated"], None :param use_cache: 相似度计算结果是否开启缓存 :param standard: 评分标准化方法，None表示不使用、mean表示均值中心化、zscore表示Z-Score标准化 ''' self . k = 40 self . rules = rules self . use_cache = use_cache self . standard = standard 修改所有的选取近邻的地方的代码，根据相似度来选取K个最近邻 similar

推荐系统 是机器学习中的一个重要的应用。推荐系统的特征对于学习算法的性能有很大的影响。 预测电影评分例子： 有 5 部电影和 4 个用户，要求用户为电影打分。 基于内容的推荐算法 content based recommendations 每部电影都有两个特征 x 1 , x 2 x_1,x_2 x 1 ​ , x 2 ​ 可以根据特征和参数，生成空缺值的预测值 最优解目标对象 协同过滤 collaorative filtering 可以进行特征学习 feature learning 协同过滤优化算法 代价函数 学习电影的特征： 给定x的话，能估算出 θ \theta θ ；而给定 θ \theta θ 的话，能估算出x。这就有点儿像“先有鸡，还是先有蛋？” 来源： CSDN 作者： KuFun人工智能 链接： https://blog.csdn.net/fsdaewrq/article/details/104554365

转载 AI科技大本营 最后发布于2019-08-09 19:52:18 阅读数 195 收藏 展开 作者丨gongyouliu 来源 | 大数据与人工智能 导语：本文会从协同过滤思想简介、协同过滤算法原理介绍、离线协同过滤算法的工程实现、近实时协同过滤算法的工程实现、协同过滤算法应用场景、协同过滤算法的优缺点、协同过滤算法落地需要关注的几个问题等7个方面来讲述。希望读者读完本文，可以很好地理解协同过滤的思路、算法原理、工程实现方案，并且具备基于本文的思路自己独立实现一个在真实业务场景中可用的协同过滤推荐系统的能力。 作者在《 推荐系统产品与算法概述 》这篇文章中简单介绍了协同过滤算法。协同过滤算法是在整个推荐系统发展史上比较出名的算法，具备举足轻重的地位，甚至在当今还在大量使用。本篇文章作者会详细讲解协同过滤推荐算法的方方面面，这里所讲的也是作者基于多年推荐系统研究及工程实践经验的基础上总结而成，希望对大家学习协同过滤推荐算法有所帮助，提供一些借鉴。在正式讲解之前，先做一个简单定义。本文用“ 操作过” 这个词来表示用户对标的物的各种操作行为，包括浏览、点击、播放、收藏、评论、点赞、转发、评分等等。 一、协同过滤思想简介 协同过滤，从字面上理解，包括协同和过滤两个操作。所谓协同就是利用群体的行为来做决策(推荐)，生物上有协同进化的说法，通过协同的作用，让群体逐步进化到更佳的状态

项亮老师的《推荐系统实践》学习笔记​。​ 目录 用户行为数据简介 用户行为分析 用户活跃度和物品流行度的分布 用户活跃度和物品流行度的关系 基于邻域的算法 基于用户的协同过滤算法 基于物品的协同过滤算法 UserCF和ItemCF的比较 隐语义模型 基于图的模型 为了让推荐结果符合用户口味，我们需要深入了解用户。 基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，学术界一般将这种类型的算法称为协同过滤算法。顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心协力，通过不断地和网站互动，使自己的推荐列表能够不断过滤掉自己不感兴趣的物品，从而越来越满足自己的需求。 1、用户行为数据简介 用户行为数据在网站上最简单的存在形式就是日志。网站在运行过程中都产生大量原始日志（raw log），并将其存储在文件系统中。很多互联网业务会把多种原始日志按照用户行为汇总成会话日志（session log），其中每个会话表示一次用户行为和对应的服务。 会话日志通常存储在分布式数据仓库中，这些日志记录了用户的各种行为，如在电子商务网站中这些行为主要包括网页浏览、购买、点击、评分和评论等。 用户行为在个性化推荐系统中一般分两种——显性反馈行为（explicit feedback）和隐性反馈行为（implicit feedback）。显性反馈行为包括用户明确表示对物品喜好的行为

python协同过滤算法（基于用户）的demo 0. 背景 有个协同过滤项目需要处理。从网上查阅资料，发现可用的资料不多。 发现一个简书的博客可以用，原文地址 传送门 , 数据地址 传送门 此处只谈代码，不考虑原理。 1. 经过 本着尝试的心态打开了代码，发现原文代码运行效率极低。原文博主认为是算法本身所导致。 我略经修改，主要利用numpy函数和一些自带函数，优化了原文博主语句，使得运算效果大大提高。 2. 代码 import numpy as np import pandas as pd from scipy . spatial . distance import pdist , squareform , cosine from sklearn . model_selection import train_test_split npa = np . array pd . set_option ( 'display.max_rows' , 500 ) pd . set_option ( 'display.max_columns' , 500 ) pd . set_option ( 'display.width' , 1000 ) moviesPath = ".\\ml-latest-small\\movies.csv" ratingsPath = ".\\ml-latest

1. 引言 随着信息技术和互联网技术的发展，人们从信息匮乏时代步入了信息过载时代，在这种时代背景下，人们越来越难从大量的信息中找到自身感兴趣的信息，信息也越来越难展示给可能对它感兴趣的用户，而推荐系统的任务就是连接用户和信息，创造价值。 设想用户想买一本《Recommender Systems An Introduction》，用户只需要走进一家书店，寻找这本书即可。通过互联网，用户可以打开当当，在搜索框中输入书名，然后就可以找到用户想要购买的书籍，这两种方式都需要用户有明确的目的，如购买《Recommender Systems An Introduction》或某一类别的书籍。 但是，当用户没有明确目标时，比如寻找感兴趣的音乐，用户只能通过一些预先设定的类别或标签去寻找他可能感兴趣的音乐，但面对如此之多音乐，用户很难在短时间内找出真正感兴趣的音乐。这时就需要一个自动化的工具，来分析用户曾经收听的音乐，进而寻找出用户可能感兴趣的音乐推荐给用户，这就是个性化推荐系统的工作。 作为一种信息过滤系统，推荐系统具有以下两个最显著的特性： （1）主动化。从用户角度考虑，门户网站和搜索引擎都是解决信息过载的有效方式，但它们都需要用户提供明确需求，当用户无法准确描述自己的需求时，这两种方式就无法为用户提供精确的服务了。而推荐系统不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户和物品的数据

随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵越来越困难，其运算时间复杂度和空间时间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系。其次，基于用户的协同过滤算法很难对推荐结果作出解释。 因此产生了 基于物品的协同过滤算法（ItemCF) 。ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。 ItemCF可以利用用户的行为给推荐结果提供推荐解释 计算物品之间的相似度 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表 我们可以通过以下公式定义物品的相似度 以上，其中 N(i) 表示喜欢物品i的用户数，而分子 N(i)∩N(j) 表示喜欢物品i同时喜欢物品 j 的用户数 因此，上述公式可以理解为喜欢物品i的用户中有多少比例的用户也喜欢物品 j 然后，这里有一个问题，就是如果物品 j 很热门，那么喜欢物品i的用户很多都喜欢物品 j 那么W就会区域1.所有我们使用以下公式 以上，在分母中加上 N(j) 对相似度进行惩罚，即越热门，这个物品被使用的人越多，那么分母就会变大。从而可以挖掘 长尾信息 。 其中 C[i][j] 表示的是同时喜欢物品i 和物品j的用户数 如果物品相似度求出来了，就可以根据以下公式计算用户u对于一个物品j的兴趣度 其中 N(u) 是用户喜欢的物品的集合， S(j,k) 是和物品j最相似的K个物品的集合， w