Item-Based

【推荐系统】协同过滤之基于用户的最近邻推荐

根据使用的方法不同，可以分为基于用户（user-based）、基于物品（item-based）的最近邻推荐。
lifehack·2014-05-23 16:32

【推荐系统】协同过滤之基于用户的最近邻推荐

根据使用的方法不同，可以分为基于用户（user-based）、基于物品（item-based）的最近邻推荐。
lifehack·2014-05-23 16:00

【推荐系统】协同过滤之基于用户的最近邻推荐

根据使用的方法不同，可以分为基于用户（user-based）、基于物品（item-based）的最近邻推荐。
lifehack·2014-05-23 16:00

Mahout: distributed item-based algorithm 3

RunningrecommendationswithHadoopThegluethatbindstogetherthevariousMapperandReducercomponentsisorg.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob.ItconfiguresandinvokestheseriesofMapReducejobsdiscus
ylzhj02·2014-05-04 13:00

Mahout: distributed item-based algorithm 2

generatinguservectorsInputformatuserID:itemID1itemID2itemID3....Outputformat aVectorfromallitemIDsfortheuser,andoutputstheuserIDmappedtotheuser’spreferencevector.Allvaluesinthisvectorare0or1.Forexampl
ylzhj02·2014-05-04 11:00

Mahout: distributed item-based algorithm 1

co-occurrencematrixInsteadofcomputingthesimilaritybetweeneverypairofitems,it’llcomputethenumberoftimeseachpairofitemsoccurstogetherinsomeuser’slistofpreferences,inordertofilloutthematrix.Co-occurrence
ylzhj02·2014-05-04 09:00

Item-based recommendation

Item-based: Whatissimilartowhattheboylikes? 
ylzhj02·2014-04-30 11:00

机器学习之基于协同过滤的推荐引擎

首先，我们先看一个例子：  协同过滤推荐算法主要分为基于用户（user-based)的协同过滤推荐算法和基于项目(item-based)的协同过滤推荐算法。其中基于用户的协同过滤推
maoersong·2014-03-26 22:00

[转]关联推荐功能实现

关联推荐介绍 关联推荐 包括 基于行为的推荐(user-based，相对来说困难些) 和 基于内容的推荐(item-based，相对来说简单些)。
whoisjackychen·2014-03-23 21:00

Mahout之Item-based应用使用

环境： <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.8</version> </dependency> <dependency&
小网客·2014-01-21 16:00

Mahout之Item-based应用使用

环境： <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.8</version> </dependency> <dependency&
小网客·2014-01-21 16:00

基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”<转>

原文地址：http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/7362908最近参加KDDCup2012比赛，选了track1，做微博推荐的，找了推荐相关的论文学习。“Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms”这篇是推荐领域比较经典的论文，现在很多流行的推荐算法都是在这篇论文提出的
yongjian_luo·2014-01-14 13:00

Item-Based CF

１基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法，可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生。该算法在1992年被提出，并应用于邮件过滤系统，1994年被GroupLens用于新闻过滤。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的而用户A没有接触过的物品推荐给A。这种方法称为基于用户的协同过滤算法。给定
smile_zjw·2013-12-18 16:00

因式分解实现协同过滤-及源码实现

作为一个搜索推荐系统，百度关键词系统中也使用了CF(包括neighbour-based和因式分解方法)为用户推荐流量，考虑到可解释性和工程上在hadoop上实现的便利性，最终主要使用了neighbour-based中的item-based
semo2524·2013-12-18 04:00

Unifying User-Based and Item-Based Collaborative Filtering Approaches by Similarity Function 译文与j...

本文翻译自：UnifyingUser-basedandItem-basedCollaborativeFilteringApproachesbySimilarityFusion http://www.cs.vu.nl/ishare/public/I-Share-P28v1.0.pdf 
吴文敏·2013-11-13 14:00

Slop One 算法

SlopeOne算法是由DanielLemire教授在2005年提出的一个Item-Based推荐算法。
yueyedeai·2013-11-13 09:00

Mahout SlopOne

推荐算法Slopeone的原理      首先Slopeone是一种基于项目的协同过滤算法（Item-based Recommendation），简单介绍这种算法（若理解有误，欢
yueyedeai·2013-11-13 09:00

基于neighborhood models(item-based) 的个性化推荐系统

相关文章:基于baseline和stochasticgradientdescent的个性化推荐系统基于baseline、svd和stochasticgradientdescent的个性化推荐系统转载请注明：转自 zh'snote   http://blog.csdn.net/wuzh670/文章主要介绍的是koren08年发的论文[1], 2.2neighborhoodmodels部分内容（其余部
wxx634897019·2013-10-04 11:00

《推荐系统实践》读书笔记

应用领域：电子商务相关商品(item-based)。电影和视频样本少，早期依靠人工编辑效果也不错。音乐物品空间大，消费时间短。社交网络推荐内容广泛(人、事情、物品)。个性
黄亿华·2013-09-10 14:00

Mahout学习笔记（一）之collaborative filtering

collaborativefiltering的思想很简单，人们喜欢像自己的人喜欢的东西（人以类聚，user-based），人们喜欢像自己喜欢的东西的东西（item-based）物以群分。
谦谦君子·2013-09-09 18:00

基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms” .

   最近参加KDDCup2012比赛，选了track1，做微博推荐的，找了推荐相关的论文学习。“Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms”这篇是推荐领域比较经典的论文，现在很多流行的推荐算法都是在这篇论文提出的算法的基础上进行改进的。     一、协同过滤算法描述     推荐系统应用数据分析技术，找出用户最可能喜欢的东西推
u010384318·2013-08-25 22:00

基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”

最近参加KDDCup2012比赛，选了track1，做微博推荐的，找了推荐相关的论文学习。“Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms”这篇是推荐领域比较经典的论文，现在很多流行的推荐算法都是在这篇论文提出的算法的基础上进行改进的。一、协同过滤算法描述推荐系统应用数据分析技术，找出用户最可能喜欢的东西推荐给用户，现在很多电子商务
wxx634897019·2013-08-02 13:00

mahout分布式：Item-based推荐

1.简介Ø基于用户的协同推荐算法随着使用者数量的增多，计算的时间就会变长，所以在2001年Sarwar提出了基于项目的协同过滤推荐算法(Item-basedCollaborativeFilteringAlgorithms)。基于项目的协同过滤方法有一个基本的假设：“能够引起使用者兴趣的项目，必定与其之前评分高的项目相似”，通过计算项目之间的相似性来代替使用者之间的相似性。基于项目的协同过滤不用考虑
july_2·2013-03-26 16:00

mahout in action推荐系统阅读笔记（1）

前面的推荐叫user-based，后面的推荐叫item-based，它们都属于collaborativefiltering--协同过滤。
softwarehe·2013-03-06 13:00

mahout的推荐引擎Taste的学习笔记（四）

三、SlopeOne协同过滤1、SlopeOne原理为了大大减少过适(过拟合)的发生，提升算法简化实现，SlopeOne系列易实现的Item-based协同过滤算法被提了出来。
eric_gcm·2013-01-31 16:00

YouTube转向Amazon的推荐算法

在最近的博文《YouTubeusesAmazon'srecommendationalgorithm》中讨论了YouTube在RecSys2010上的一篇论文，因为该文报告，目前YouTube的推荐算法主要采用Item-based
overstack·2012-11-22 16:00

百度知道推荐系统

算法没什么创新，但是思路独特的推荐系统，没用item-based,user-based，而是用ctr模型。想了想，其实我们现有的工作可以很容易搭建一个类似的模型出来。
caoeryingzi·2012-10-15 11:00

mahout

这几天看推荐系统，系统看了一下mahout的基于item-based的推荐系统。大概因为我是一个编程菜鸟，所以对开源的东西，一直不怎么热心。我的关注点在算法上，不在程序上。
caoeryingzi·2012-10-12 11:00

推荐系统：Slope One 算法

http://www.guwendong.com/post/2007/slope_one.htmlSlopeOne算法是由DanielLemire教授在2005年提出的一个Item-Based推荐算法。
iwebcode·2012-09-07 10:00

【集体智慧编程 学习笔记】 协同过滤技术

协同过滤技术可以分为三类：基于用户（User-based）的协同过滤；基于项目（Item-based）的协同过滤；基于模型（Model-based）的协同过滤。 
killua_hzl·2012-07-02 13:00

推荐决策 对比user-based 和item-based推荐算法

from:http://www.hxxiaopei.com/?p=138最近在看项亮同学的推荐系统实践，整理一下思路。推荐系统，整体上有三种方式：user->user->item,推荐与其相同兴趣的用户喜欢的item，user-baseduser->item->item,推荐与其喜欢的item相似的item，item-baseduser->item-feature->item，抽取用户喜欢item
hxxiaopei·2012-06-27 12:15

推荐决策 对比user-based 和item-based推荐算法

from:http://www.hxxiaopei.com/?p=138最近在看项亮同学的推荐系统实践，整理一下思路。推荐系统，整体上有三种方式：user->user->item,推荐与其相同兴趣的用户喜欢的item，user-baseduser->item->item,推荐与其喜欢的item相似的item，item-baseduser->item-feature->item，抽取用户喜欢item
hxxiaopei·2012-06-27 12:00

基于lucene实现自己的推荐引擎

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based、User-based）在电子商务推荐系统入门
ajian005·2012-06-10 22:00

基于lucene实现自己的推荐引擎

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based、User-based）在电子商务推荐系统入门
ajian005·2012-06-07 23:00

推荐引擎的沧海一粟

推荐引擎的分类 1.基于用户的推荐(user-based recommentdation) 2.基于内容的推荐(item-based recommentdation) 3.用户评分平均值推荐(slop-one
help·2012-05-18 15:00

[论文笔记]slope one predictors for online rating-based collaborative filtering

论文概要：slope-one是一种item-based的协同过滤算法，核心思想是线性回归f(x)=x+b。根据用户对item的评分信息，得到任意两个item之间的回归直线。
inte_sleeper·2012-04-17 19:00

[论文笔记]Item-based collaborative filtering recommendation algorithms

作者：BadrulSarwar,GeorgeKarypi,JosephKonstan,JohnRiedl内容概要1.协同过滤：目标：推荐TOPNitem类别：memory-based,model-based。2.user-based的协同过滤的问题：a.数据稀疏性 b.可扩展性（因为它在推荐时需要用到邻居信息，并且邻居更新更频繁）3.item-based协同过滤3.1item相似度   a.cos
inte_sleeper·2012-04-16 17:00

[置顶] 基于物品的协同过滤推荐算法——读“Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms”

    最近参加KDDCup2012比赛，选了track1，做微博推荐的，找了推荐相关的论文学习。“Item-BasedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms”这篇是推荐领域比较经典的论文，现在很多流行的推荐算法都是在这篇论文提出的算法的基础上进行改进的。     一、协同过滤算法描述     推荐系统应用数据分析技术，找出用户最可能喜欢的东西
huagong_adu·2012-03-17 00:00

协同过滤之Slope One算法

纯笔记，直接从维基百科上翻译过来的：http://en.wikipedia.org/wiki/Slope_Oneslope-one算法是基于评分的item-based算法中最简单的一种了，它的思想非常简单
inte_sleeper·2012-03-07 21:00

转：基于lucene实现自己的推荐引擎

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用Content-Based 推荐算法及协同过滤算法（Item-Based 、User-based）。
fuanyu·2012-02-29 15:00

推荐算法Slope One初探

SlopeOne算法是由 DanielLemire 教授在 2005 年提出的一个Item-Based推荐算法。 
标点符·2012-02-23 12:00

Apache Mahout中推荐算法Slope one源码分析

推荐算法Slopeone的原理      首先Slopeone是一种基于项目的协同过滤算法（Item-based Recommendation），简单介绍这种算法（若理解有误，欢
Breath_L·2012-02-11 21:00

推荐系统：Slope One 算法

SlopeOne算法是由 DanielLemire 教授在 2005 年提出的一个Item-Based推荐算法。 
cedricporter·2011-11-21 10:00

2.2 运行第一个推荐引擎

Mahout包含一个推荐引擎的几种类型，事实上包含传统的基于用户（user-based），基于项目（item-based）推荐算法，也包括基于“slope-one”技术的实现（这一个新的有效的方法）。
caizhongda·2011-10-19 19:00

基于lucene实现自己的推荐引擎

recommendation_system_based_lucene.html采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based
clouderyu·2011-08-15 11:00

协同过滤资料

/01/02/5122057.aspx 3种形式的协同过滤（Collaborative Filtering）算法： 1、user-based：相同（相似）用户的喜好相同 2、item-based
Taoo·2011-04-27 07:00

【译】mahout in action 2.2 运行首个推荐引擎

Mahout包含一个推荐引擎的几种类型，事实上包含传统的基于用户（user-based），基于项目（item-based）推荐算法，也包括基于“slope-one”技术的实现（这一个新的有效的方法）。
奔跑的羚羊·2011-02-25 16:00

转：基于lucene实现自己的推荐引擎

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用Content-Based 推荐算法及协同过滤算法（Item-Based 、User-based）。
liuxinglanyue·2010-12-17 17:00

基于LUCENE实现自己的推荐引擎

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based、User-based在电子商务推荐系统入门
liuxinglanyue·2010-11-30 22:00

基于LUCENE实现自己的推荐引擎

采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法，推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法（Item-Based、User-based在电子商务推荐系统入门
john521·2010-10-11 13:00
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他