協同過濾推薦演算法python實現

A. 請問你有基於項目的協同過濾演算法代碼嗎

看看《Mahout in Action》這本書吧 有代碼 不過是英文的

B. 求高手提供matlab協同過濾推薦演算法的源代碼，將不勝感激!!!

自己寫吧，我畢論也是做推薦演算法的。現在正在寫基於用戶的協同過濾。版已基本完工權。

Github: https://github.com/qdsclove/FinalYearProjectThesis_recommendation_system

C. 誰有基於用戶的推薦系統或者協同過濾的演算法和代碼分析

個大數據的大神給個 基於用戶的推薦系統或者協同過濾的演算法和代碼分析啊
我有部分代碼但是不知道怎麼在Eclipse上實現 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();

D. Python實現協同過濾推薦演算法，用的大一些的數據集就報錯MemoryError

1. python雖然易用，但是內存佔用比較多；所以如果你有C/C++/Java基礎，考慮用這些語專言來實現；

2. CF演算法屬需要計算大量的相似度，如果能把中間結果存起來，或者簡化計算過程（如，你可能會重復計算一個item的均值）可以省下不少內存；（個人試過計算1w個用戶Pearson是沒問題的）

3. 如果內存實在不夠用，那就用時間換空間，把中間計算結果分成小文件存到磁碟上，用的時候再讀取。

   供參考。

E. 協同過濾的演算法簡介

電子商務推薦系統的一種主要演算法。
協同過濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是在信息過濾和信息系統中正迅速成為一項很受歡迎的技術。與傳統的基於內容過濾直接分析內容進行推薦不同，協同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統對該指定用戶對此信息的喜好程度預測。
與傳統文本過濾相比，協同過濾有下列優點:
（1）能夠過濾難以進行機器自動基於內容分析的信息。如藝術品、音樂;
（2）能夠基於一些復雜的，難以表達的概念（信息質量、品位)進行過濾;
（3）推薦的新穎性。
正因為如此，協同過濾在商業應用上也取得了不錯的成績。Amazon，CDNow，MovieFinder，都採用了協同過濾的技術來提高服務質量。
缺點是:
（1）用戶對商品的評價非常稀疏，這樣基於用戶的評價所得到的用戶間的相似性可能不準確（即稀疏性問題）;
（2）隨著用戶和商品的增多，系統的性能會越來越低;
（3）如果從來沒有用戶對某一商品加以評價，則這個商品就不可能被推薦（即最初評價問題）。
因此，現在的電子商務推薦系統都採用了幾種技術相結合的推薦技術。
案例: AMAZON個性化推薦系統先驅 (基於協同過濾)
AMAZON是一個虛擬的網上書店，它沒有自己的店面，而是在網上進行在線銷售。它提供了高質量的綜合節目資料庫和檢索系統，用戶可以在網上查詢有關圖書的信息。如果用戶需要購買的話，可以把選擇的書放在虛擬購書籃中，最後查看購書籃中的商品，選擇合適的服務方式並且提交訂單，這樣讀者所選購的書在幾天後就可以送到家。
AMAZON書店還提供先進的個性化推薦功能，能為不同興趣偏好的用戶自動推薦盡量符合其興趣需要的書籍。 AMAZON使用推薦軟體對讀者曾經購買過的書以及該讀者對其他書的評價進行分析後，將向讀者推薦他可能喜歡的新書，只要滑鼠點一下，就可以買到該書；AMAZON能對顧客購買過的東西進行自動分析，然後因人而異的提出合適的建議。讀者的信息將被再次保存，這樣顧客下次來時就能更容易的買到想要的書。此外，完善的售後服務也是AMAZON的優勢，讀者可以在拿到書籍的30天內，將完好無損的書和音樂光碟退回AMAZON，AMAZON將原價退款。當然AMAZON的成功還不止於此，如果一位顧客在AMAZON購買一本書，下次他再次訪問時，映入眼簾的首先是這位顧客的名字和歡迎的字樣。

F. 基於用戶、基於項目和SVD的協同過濾Python代碼

目前主要有三種度量用戶間相似性的方法，分別是:餘弦相似性、相關相專似性以及修正的屬餘弦相似性。①餘弦相似性(Cosine)：用戶一項目評分矩陣可以看作是n維空間上的向量，對於沒有評分的項目將評分值設為0，餘弦相似性度量方法是通過計算向量間的餘弦夾角來度量用戶間相似性的。設向量i和j分別表示用戶i和用戶j在n維空間上的評分，則用基於協同過濾的電子商務個性化推薦演算法研究戶i和用戶j之間的相似性為:②修正的餘弦相似性 (AdjustedCosine)：餘弦相似度未考慮到用戶評分尺度問題，如在評分區間[1一5]的情況下，對用戶甲來說評分3以上就是自己喜歡的，而對於用戶乙，評分4以上才是自己喜歡的。通過減去用戶對項的平均評分，修正的餘弦相似性度量方法改善了以上問題。用幾表示用戶i和用戶j共同評分過的項集合，Ii和壽分別表示用戶i和用戶j評分過的項集合，則用戶i和用戶j之間的相似性為：③相關相似性(Correlation)此方法是採用皮爾森(Pearson)相關系數來進行度量。設Iij表示用戶i和用戶j共同評分過的項目集合，則用戶i和用戶j之間相似性為:

G. 怎麼用python實現基於用戶的協同過濾演算法

書上的程序附帶有數據集啊，而且也可以自己從網上下載數據集啊。其實也就是跑跑驗證一下，重要的還是思考自己需要應用的地方。

H. 推薦演算法的基於協同過濾的推薦

基於協同過濾的推薦演算法理論上可以推薦世界上的任何一種東西。圖片、音樂、樣樣可以。 協同過濾演算法主要是通過對未評分項進行評分 預測來實現的。不同的協同過濾之間也有很大的不同。
基於用戶的協同過濾演算法: 基於一個這樣的假設「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」所以基於用戶的協同過濾主要的任務就是找出用戶的最近鄰居，從而根據最近鄰 居的喜好做出未知項的評分預測。這種演算法主要分為3個步驟：
一，用戶評分。可以分為顯性評分和隱形評分兩種。顯性評分就是直接給項目評分（例如給網路里的用戶評分），隱形評分就是通過評價或是購買的行為給項目評分 （例如在有啊購買了什麼東西）。
二，尋找最近鄰居。這一步就是尋找與你距離最近的用戶，測算距離一般採用以下三種演算法：1.皮爾森相關系數。2.餘弦相似性。3調整餘弦相似性。調整餘弦 相似性似乎效果會好一些。
三，推薦。產生了最近鄰居集合後，就根據這個集合對未知項進行評分預測。把評分最高的N個項推薦給用戶。 這種演算法存在性能上的瓶頸，當用戶數越來越多的時候，尋找最近鄰居的復雜度也會大幅度的增長。
因而這種演算法無法滿足及時推薦的要求。基於項的協同過濾解決了這個問題。 基於項的協同過濾演算法 根基於用戶的演算法相似，只不過第二步改為計算項之間的相似度。由於項之間的相似度比較穩定可以在線下進行，所以解決了基於用戶的協同過濾演算法存在的性能瓶頸。

I. python有實現協同過濾的庫嗎

本文主要抄內容為基於用戶偏好的相似性進行物品推薦，使用的數據集為 GroupLens Research 採集的一組從 20 世紀 90 年代末到 21 世紀初由 MovieLens 用戶提供的電影評分數據。數據中包含了約 6000 名用戶對約 4000 部電影的 100萬條評分，五分制。數據包可以從網上下載到，裡麵包含了三個數據表——users、movies、ratings。因為本文的主題是基於用戶偏好的，所以只使用 ratings 這一個文件。另兩個文件里分別包含用戶和電影的元信息。