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【大数据技术】Spark MLlib机器学习协同过滤电影推荐实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~协同过滤————电影推荐协同过滤是利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。在协同过滤算法中有着两个分支，分别是基于群体用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。在电影推荐系统中，通常分为针对用户推荐电...

15 机器学习 - CF协同过滤推荐(电影推荐案例)

1. 需求根据一个用户对电影评分的数据集来实现基于用户相似度的协同过滤算法推荐，相似度的算法采用皮尔逊相关系数法数据样例如下：用户ID：电影ID：评分：时间 1::1193::5::978300760 1::661::3::978302109 1::914::3::978301968 1::3408...

14 机器学习 - CF协同过滤推荐算法原理

1 概述什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)？首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思...

经典机器学习系列(十一)【个性化推荐之协同过滤】

对推荐系统还没有直观理解的同学可以参考之前所写的文章：推荐系统与人工智能概述协同过滤(Collaborative Filtering)是当前推荐系统最为流行的一种方法，就是说我们不只是基于内容进行推荐，我们还基于一些用户之间的协同行为去给用户做推荐，或者称之为个性化推荐。推荐...

机器学习推荐算法之协同过滤（基于物品）【案例+代码】

协同过滤算法（基于物品）基于用户的协同过滤，适用于物品较少，用户也不太多的情况。如果用户太多，针对每个用户的购买情况来计算哪些用户和他品味类似，效率很低下。如果商品很多，每个用户购买的商品重合的可能性很小，这样判断品味是否相似也就变得比较困难了。消费者每天都在买买买，行为...

机器学习推荐算法之协同过滤（基于用户）【案例+代码】

兴趣度计算前面学习了关联规则的相关知识，接下来我们来学习协同过滤。什么是协同过滤呢？我们以一个简单的问题来了解一下：如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐。朋友有很多，每一个都去问吗?不是，我们一般...

Andrew Ng机器学习课程笔记--week9(下)（推荐系统&协同过滤）

本周内容较多，故分为上下两篇文章。本文为下篇。一、内容概要 1. Anomaly Detection Density Estimation Problem Motivation Gaussian Distribution Algorithm Building an Anomaly Detecti...

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更新时间 2023-12-22 02:02:58

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