基于物品的协同过滤算法代码

『壹』 谁有基于用户的推荐系统或者协同过滤的算法和代码分析

个大数据的大神给个 基于用户的推荐系统或者协同过滤的算法和代码分析啊
我有部分代码但是不知道怎么在Eclipse上实现 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();

『贰』 求高手提供matlab基于用户的协同过滤推荐算法的源代码，将不胜感激!!!

自己写吧，我毕论也是做推荐算法的。现在正在写基于用户的协同过滤。已基本完工。
是否可以解决您的问题？

『叁』 求高手提供matlab协同过滤推荐算法的源代码，将不胜感激!!!

自己写吧，我毕论也是做推荐算法的。现在正在写基于用户的协同过滤。版已基本完工权。

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

『肆』 基于item的协同过滤算法是什么意思

电子商来务推荐系统的一自种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，

『伍』 推荐算法的基于协同过滤的推荐

基于协同过滤的推荐算法理论上可以推荐世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分 预测来实现的。不同的协同过滤之间也有很大的不同。
基于用户的协同过滤算法: 基于一个这样的假设“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”所以基于用户的协同过滤主要的任务就是找出用户的最近邻居，从而根据最近邻 居的喜好做出未知项的评分预测。这种算法主要分为3个步骤：
一，用户评分。可以分为显性评分和隐形评分两种。显性评分就是直接给项目评分（例如给网络里的用户评分），隐形评分就是通过评价或是购买的行为给项目评分 （例如在有啊购买了什么东西）。
二，寻找最近邻居。这一步就是寻找与你距离最近的用户，测算距离一般采用以下三种算法：1.皮尔森相关系数。2.余弦相似性。3调整余弦相似性。调整余弦 相似性似乎效果会好一些。
三，推荐。产生了最近邻居集合后，就根据这个集合对未知项进行评分预测。把评分最高的N个项推荐给用户。 这种算法存在性能上的瓶颈，当用户数越来越多的时候，寻找最近邻居的复杂度也会大幅度的增长。
因而这种算法无法满足及时推荐的要求。基于项的协同过滤解决了这个问题。 基于项的协同过滤算法 根基于用户的算法相似，只不过第二步改为计算项之间的相似度。由于项之间的相似度比较稳定可以在线下进行，所以解决了基于用户的协同过滤算法存在的性能瓶颈。

『陆』 基于物品的协同过滤算法用户对物品的兴趣度怎么算

1概述信息技来术的井喷式发展使我源国的历史学研究进入了信息化的轨道,历史资源数量巨大。以辛亥革命为例,辛亥革命是中国近代史上具有划时代意义的大事件,并且关于辛亥革命的资料文献众多,研究者搜寻所需信息的成本越来越高。传统搜索引擎缓解了信息检索的压力,但传统的搜索引擎将研究者视为一个群体,未考虑个性化差异,难以满足研究者的个性化需求。因此,需将个性化推荐技术应用于历史领域中。个性化推荐技术根据已有的用户数据,对目标用户进行信息推荐,帮助用户快捷的检索到自己所需要的信息。2基于用户兴趣度的协同过滤算法协同过滤技术是要确定目标用户的最近邻居,确定用户最近邻居是利用用户间的相似性,用户兴趣度是衡量用户相似性最重要的指标。当确定了用户对某类资源的兴趣度时,可以将邻居用户中兴趣度高的资源进行聚类,从而进行资源推荐。2.1用户兴趣度根据用户对网页的浏览行为,可以判断用户对网页的兴趣度,故可利用用户浏览行为计算用户兴趣度[1]。在历史领域中,服务器端..

『柒』 求基于用户的协同过滤算法matlab代码

什么是推荐算法
推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。
最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都不知道自己要找什么肿么办？最典型的例子就是，如果我打开豆瓣找电影，或者我去买说，我实际上不知道我想要买什么或者看什么，这时候推荐系统就可以派上用场了。
推荐算法的条件
推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件
根据和你共同喜好的人来给你推荐
根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐
根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了
根据上面的几种条件组合起来给你推荐
实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个，这也是最早出现的推荐算法，并且发展到今天，基本思想没有什么变化，无非就是在处理速度上，计算相似度的算法上出现了一些差别而已。
基于用户的协同过滤算法
我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你，与之对应的是基于物品的推荐算法，这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。
然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。
所以，综合起来说就是这么一个算法，那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下，然后告诉你什么东西你会喜欢。
算法描述
相似性计算
我们尽量不使用复杂的数学公式，一是怕大家看不懂，难理解，二是我是用mac写的blog,公式不好画，太麻烦了。。
所谓计算相似度，有两个比较经典的算法
Jaccard算法，就是交集除以并集，详细可以看看我这篇文章。
余弦距离相似性算法，这个算法应用很广，一般用来计算向量间的相似度，具体公式大家google一下吧，或者看看这里
各种其他算法，比如欧氏距离算法等等。
不管使用Jaccard还是用余弦算法，本质上需要做的还是求两个向量的相似程度，使用哪种算法完全取决于现实情况。
我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。
与目标用户最相邻的K个用户
我们知道，在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候，我们可能可以找到几百个，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那么一般的，我们会定一个数K，和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了，他们的爱好可能和你的爱好相差不大，让他们来推荐东西给你（比如肥皂）是最好不过了。

『捌』 谁有基于用户的协同过滤 java代码吗谢谢

下载mahout源码，里面好像有协同过滤算法

『玖』 基于用户的协同过滤算法和基于物品的区别

协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程

『拾』 基于聚类的协同过滤算法都有哪些

自邀自答，不用谢。这是两种完全不同的算法思想。以二维空间为例，聚类是各个样本版往若干权个共同中心聚合的过程，计算的是样本点到聚类中心的二维空间距离；而协同过滤是尽量在样本中构造平行相似性，以弥合缺失的样本信息维度。聚类和协同过滤是可以而且应当在解决实际问题中混合使用的。但应该是在解决问题的不同阶段。比如用户兴趣，首先使用聚类方法对人群进行若干大类的划分，然后在一类人群中进行协同过滤。