Item-Based

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

个性化文献-《Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms》

这是一篇比较经典的itembased的协同推荐方法。对公式介绍比较全面。文章介绍了3个相似度计算公式：1。余弦相似度公式2。基于相关系数的相似度公式这个公式主要是为了避免某个item打分普遍比较高的情况下，利用item的均值对评分进行处理。3。调整的余弦相似度公式该公式与上式的区别在于用用户的均值进行调整，避免某个用户总是倾向于打低分或者高分的情况。从最后的实验结果表明，这个公式的MAE值最小，推
fuyangchang·2010-05-14 19:00

个性化文献--《Item-Based Top-N Recommendation Algorithms》

介绍了主要影响item-based的性能的两个方面。（1）item之间的相似度计算的将用户作为每个item的维度，用cosine计算相似度。
fuyangchang·2010-05-14 12:00

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。 
Java2King·2010-03-14 12:00

推荐系统：协同过滤 之 Item-based Collaborative Filtering

说起Item-basedcollaborativefiltering，还有一段有意思的争论，是关于它的起源的。  GroupLens研究小组的Sarwar教授等人，于2001年5月在香港召开的第10届WWW大会上，发表了题为《Item-basedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms》的paper[1]。现在看来，这篇paper在Item-ba
Java2King·2010-03-14 12:00

协同过滤算法

3种形式的协同过滤（CollaborativeFiltering）算法： 1、user-based：相同（相似）用户的喜好相同2、item-based：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
flykobesummer·2010-01-02 20:00

用户推荐Slope One算法与mapreduce&hive实现

下载本文代码 用户推荐越来越热, Google使用MinHash, PLSI, LDA, SVD, SVM等算法,分析用户的喜好, 实现新闻的自动分类；新浪也用Slope One以及一些Item-based
coderplay·2009-09-14 20:00

用户推荐Slope One算法与mapreduce&hive实现

阅读更多下载本文代码用户推荐越来越热,Google使用MinHash,PLSI,LDA,SVD,SVM等算法,分析用户的喜好,实现新闻的自动分类；新浪也用SlopeOne以及一些Item-based的算法对音乐进行推荐
coderplay·2009-09-14 20:00

用户推荐Slope One算法与mapreduce&hive实现

阅读更多下载本文代码用户推荐越来越热,Google使用MinHash,PLSI,LDA,SVD,SVM等算法,分析用户的喜好,实现新闻的自动分类；新浪也用SlopeOne以及一些Item-based的算法对音乐进行推荐
coderplay·2009-09-14 20:00

开源java推荐系统Taste（1）-基本的Item-based推荐

如果产生Item-based推荐：假设有4个用户u1、u2、u3、u4 产品有n个c1、c2、c3步骤：1.找出用户对产品的打分。2.找出产品之间的相似度。3.可以对特定用户给予推
liuzhenwen·2009-05-08 17:00

推荐系统：协同过滤 之 Item-based Collaborative Filtering

说起Item-basedcollaborativefiltering，还有一段有意思的争论，是关于它的起源的。GroupLens研究小组的Sarwar教授等人，于2001年5月在香港召开的第10届WWW大会上，发表了题为《Item-basedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms》的paper[1]。现在看来，这篇paper在Item-base
liuzhenwen·2009-04-22 14:00
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