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  • 2019-10-30 15:55:37

    Table of Contents

    1、协同过滤

    概念

    如何协同过滤,来对用户A进行电影推荐?

    2、内容推荐

    概念

    如何通过基于内容的推荐,来对求职者A进行职位推荐?

    3、相似性推荐

    概念

    在给新用户推荐电影的场景中,相似性推荐算法是如何工作的?

    4、关联规则推荐

    概念

    如何给买啤酒的人推荐其他的食品?

    5、个性化推荐

    概念

    快车司机接的单子越多,平台返的优惠卷越少

    参考


    1、协同过滤

    概念

    采用最近邻技术,利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离,然后利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度,从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。

    为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户;然后将他们感兴趣的内容推荐给此用户。其基本思想非常易于理解,在日常生活中,人们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。基于协同过滤的推荐算法正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来,基于其他用户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。

    如何协同过滤,来对用户A进行电影推荐?

    • 找到用户A(user_id=1)的兴趣爱好
    • 找到与用户A(user_id=1)具有相同电影兴趣爱好的用户群体集合 Set<user_id>
    • 找到该群体喜欢的电影集合 Set<movie_id>
    • 将这些电影 Set<Movie_id>推荐给用户A(user_id=1)

     

    2、内容推荐

    概念

    在基于内容的推荐系统中,项目或对象是通过相关特征的属性来定义的,系统基于用户评价对象的特征、学习用户的兴趣,考察用户资料与待预测项目的匹配程度。用户的资料模型取决于所用的学习方法,常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料需要有用户的历史数据,用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

    基于内容的推荐算法的优势在于:对用户兴趣可以很好的建模,并且可以通过对物品维度属性的增加提高了推荐精度。不足之处:建模数据不够多的时候,难以获得更准确的数据;物品属性有限,难以获得更多的数据;物品相似度的衡量标准只考虑到了物品本身,有一定的片面性。

    如何通过基于内容的推荐,来对求职者A进行职位推荐?

    答:

    • 找到用户A感兴趣的职位集合
    • 找到职位集合的具体化内容
    • 将内容中的共性列出来
    • 根据共性内容查找符合条件的职位,推送给用户A

     

    3、相似性推荐

    概念

    对于新的用户 A,没有他的数据,在他点击了item1 之后,将 item1 相似的数据推荐给新用户A。

    在给新用户推荐电影的场景中,相似性推荐算法是如何工作的?

    答:

    • 新用户A 看了一个导演A导演的由演员B、C、D演的电影1
    • 根据导演和演员获取其他电影
    • 将电影推荐给新用户

     

    4、关联规则推荐

    概念

    关联规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y,其直观的意义就是用户在购买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品。比如购买牛奶的同时很多人会购买面包。

    如何给买啤酒的人推荐其他的食品?

    答:

    • 从全量的订单交易信息中找到买啤酒的人还都买了其他什么东西
    • 在这些东西中,找出被买次数的 topn
    • 将 topn 推给其他买啤酒的人

     

    5、个性化推荐

    概念

    为了提高内容产品的消费的转化而进行的基于用于自身特点的推荐,希望经过推荐提高内容的消费转化率,让用户用的开心,内容也得到最大程度的利用。

    快车司机接的单子越多,平台返的优惠卷越少

    • 新注册的司机,返现卷加油卷等是赔着钱的给司机返
    • 跑了100单,加油卷没了,只有返现卷
    • 跑了1000单,返现卷也没了
    • 5000单,司机赚的钱趋于平稳

     

    参考

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    万次阅读 2019-06-10 20:36:56
    3.算法 基于内容过滤 从信息检索,和文本检索发展而来 基于商品描述及用户喜好描述,为用户推荐商品 协同过滤 基于用户行为为用户推荐感兴趣的商品 行为可以是过往的交易行为和商品评分,这种方式不需要显性的属性...

    大数据推荐系统算法(1)大数据框架介绍
    大数据推荐系统算法(2) lambda架构
    大数据推荐系统算法(3) 用户画像
    大数据推荐系统(4)推荐算法
    大数据推荐系统(5)Mahout
    大数据推荐系统(6)Spark
    大数据推荐系统(7)推荐系统与Lambda架构
    大数据推荐系统(8)分布式数据收集和存储
    大数据推荐系统(9)实战
    一、推荐模型构建流程:
    在这里插入图片描述

    1.data 分类:
    显性和隐性
    在这里插入图片描述

    2.data转成计算机data
    Item – user 矩阵。评分为里面的data
    在这里插入图片描述

    3.算法
    基于内容过滤
    从信息检索,和文本检索发展而来
    基于商品描述及用户喜好描述,为用户推荐商品
    协同过滤
    基于用户行为为用户推荐感兴趣的商品
    行为可以是过往的交易行为和商品评分,这种方式不需要显性的属性信息
    混合推荐

    基于内容和协同过滤的对比:
    在这里插入图片描述

    基于物品的协同过滤实现:Step 1 构建item-item 矩阵(reduce进行汇总)
    在这里插入图片描述

    基于物品的协同过滤实现:Step 2 求推荐列表
    在这里插入图片描述

    4.预测
    给user求
    在这里插入图片描述
    最后给出答案

    5.冷启动
    (1)User冷启动问题:新用户 (利用用户信息,流行度,热度推荐)
    如何推荐商品给新用户
    非个性化推荐
    最流行的商品
    排名最高的商品
    使用用户注册信息(age, gender)

    (2)Item冷启动问题:新商品
    商品进行标记
    使用商品内容信息

    (3)Systen冷启动问题:新系统
    可以引入专家的信息,通过一定的高效方式迅速建立起商品的相关度表;
    要求用户在登录时对一些商品进行反馈,然后给用户推荐那些与反馈结果好的商品相似的商品;

    展开全文
  • 推荐算法有:统计推荐、基于LFM的协同过滤推荐、Item-CF、TF-IDF、实时推荐,采用Java+Scala语言编写,MongoDB作为数据库。
  • 大数据算法

    2018-04-15 12:31:18
    总共两部分,要同时下载解压才有效,共32章,高清。
  • 大数据算法 王宏志

    2018-11-29 11:03:41
    大数据算法 王宏志 系统地介绍了大数据算法设计与分析的理论、方法和技术,针对大数据的特点,介绍了亚线性算法、外存算法、并行算法和众包算法
  • 第三阶段:这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术,整体认识商业项目-音乐推荐系统。使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践,快速掌握大数据行业具有...
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    大数据推荐系统算法(1)大数据框架介绍
    大数据推荐系统算法(2) lambda架构
    大数据推荐系统算法(3) 用户画像
    大数据推荐系统(4)推荐算法
    大数据推荐系统(5)Mahout
    大数据推荐系统(6)Spark
    大数据推荐系统(7)推荐系统与Lambda架构
    大数据推荐系统(8)分布式数据收集和存储
    大数据推荐系统(9)实战

    大数据推荐系统算法工程师 项目实战

    一、框架
    大数据技术框架
    在这里插入图片描述

    hadoop生态系统:
    在这里插入图片描述

    HDFS Hbase 数据的存储
    Flume kaflka 非结构化数据的收集 (日志形式)
    Sqoop 结构化数据的收集

    MapReduce 离线计算
    Spark 内存计算

    Hive Pig Spark SQL 结构化数据的访问
    MLIb 推荐算法

    Oozie 调度

    Ambari 用户界面

    Spark
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    redis基于内存的数据库
    WEB 框架 用户看到,
    Grafana 图形展示

    二、系统的设计
    推荐系统设计:
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    1.需求分析和用户调研
    在这里插入图片描述
    新用户:注册信息或者标签,

    2.推荐功能设计
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    3.界面的设计
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    4.架构设计
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    5.算法设计
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    6.系统评测设计
    在这里插入图片描述
    A/B测试 用户分流,不同组用不同算法,再选最优的,

    三、用户界面
    要使用户能发聩自己的信息。
    1.界面要有图片 (每部推荐的电影的封面)
    2.引导词 反馈机制不一样
    3.页面上推荐的内容不一样
    4.差的推荐不如不推荐。好的设计可以弥补差的推荐,提高用户体验
    5.挖掘长尾 (l流形和长尾的均衡)
    6.新的呈现方法会对算法t提出新的要求

    客观的评价:不同的评测指标:流行度,覆盖率等
    烛光的评价:用户的评价

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 大数据-算法-轻量级服务推荐算法研究.pdf
  • 一种面向大数据的用户行为挖掘的APP推荐算法.pdf
  • 大数据-算法-面向招聘领域的互惠推荐算法研究.pdf
  • 大数据-算法-改进用户模型的协同过滤推荐算法.pdf
  • 基于大数据推荐算法综述

    千次阅读 2019-10-16 08:18:00
    基于模型的方法有很多,主要是使用常用的机器学习算法对目标用户简历推荐算法模型,然后对用户的爱好进行预测推荐以及对推荐的结果打分排序等。 基于模型的算法特点十分明显:快速、准确。因此它比较适用于实时性...


    致力于为机器学习、深度学习、数据挖掘等AI技术的“初学者”或者“爱好者”,进行基础理论与实战技能的介绍和学习。我们团队成员既有各个著名院校的在校硕士生、博士生,也有BAT一线资深工程师,我们会竭诚为您服务!   

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    前言




    随着移动互联网技术和社交网络的发展,每天都有大量包括博客,图片,视频,微博等等的信息发布到网上。我们正处于大数据的时代,传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求,推荐引擎的出现,可以帮用户获取更丰富,更符合个人口味和更加有意义的信息。

    个性化推荐主要是根据用户的兴趣和和利时行为特点,向用户推荐所需的信息或商品,帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品,提高用户黏性,促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台,推荐主要基于以下信息:

    • 热门的商品或者新闻

    • 详细的用户画像信息

    • 用户历史购买或者阅读等行为信息

    • 社会化关系


    推荐算法分类


    1
    基于流行度的算法

    基于流行度的推荐算法比较简单粗暴,主要是对热点商品或者信息推荐。它主要是根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来推荐给用户。

    这种算法基又有点也有缺点。优点是简单,适用于刚注册的新用户,能够解决对新用户进行推荐的冷启动问题。缺点也很明显,它无法针对用户提供个性化的推荐。基于这种算法也可做一些优化,比如加入用户分群的流行度排序,例如把热榜上的体育内容优先推荐给体育迷,把政要热文推给热爱谈论政治的用户。

    2
    基于内容的推荐

    基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制,它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据,发现物品或者内容的相关性,然后基于用户以往的喜好记录,推荐给用户相似的物品。这种推荐系统多用于一些资讯类的应用上,针对文章本身抽取一些tag作为该文章的关键词,继而可以通过这些tag来评价两篇文章的相似度。

    这种推荐系统的优点在于:

    1. 易于实现,不需要用户数据因此不存在稀疏性和冷启动问题。

    2. 基于物品本身特征推荐,因此不存在过度推荐热门的问题。


    然而,缺点在于抽取的特征既要保证准确性又要具有一定的实际意义,否则很难保证推荐结果的相关性。豆瓣网采用人工维护tag的策略,依靠用户去维护内容的tag的准确性。


    3
    基于关联规则的推荐

    基于关联规则的推荐更常见于电子商务系统中,并且也被证明行之有效。其实际的意义为购买了一些物品的用户更倾向于购买另一些物品。基于关联规则的推荐系统的首要目标是挖掘出关联规则,也就是那些同时被很多用户购买的物品集合,这些集合内的物品可以相互进行推荐。目前关联规则挖掘算法主要从Apriori和FP-Growth两个算法发展演变而来。

    基于关联规则的推荐系统一般转化率较高,因为当用户已经购买了频繁集合中的若干项目后,购买该频繁集合中其他项目的可能性更高。该机制的缺点在于:

    1. 计算量较大,但是可以离线计算,因此影响不大。

    2. 由于采用用户数据,不可避免的存在冷启动和稀疏性问题。

    3. 存在热门项目容易被过度推荐的问题。

    4
    基于协同过滤的推荐

    协同过滤是一种在推荐系统中广泛采用的推荐方法。这种算法基于一个“物以类聚,人以群分”的假设,喜欢相同物品的用户更有可能具有相同的兴趣。基于协同过滤的推荐系统一般应用于有用户评分的系统之中,通过分数去刻画用户对于物品的喜好。协同过滤被视为利用集体智慧的典范,不需要对项目进行特殊处理,而是通过用户建立物品与物品之间的联系。

    目前,协同过滤推荐系统被分化为两种类型:基于用户(User-based)的推荐和基于物品(Item-based)的推荐。

    基于用户的推荐

    基于用户的协同过滤推荐的基本原理是,根据所有用户对物品或者信息的偏好(评分),发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群,在一般的应用中是采用计算K近邻的算法;然后,基于这 K 个邻居的历史偏好信息,为当前用户进行推荐。

    这种推荐系统的优点在于推荐物品之间在内容上可能完全不相关,因此可以发现用户的潜在兴趣,并且针对每个用户生成其个性化的推荐结果。缺点在于一般的Web系统中,用户的增长速度都远远大于物品的增长速度,因此其计算量的增长巨大,系统性能容易成为瓶颈。因此在业界中单纯的使用基于用户的协同过滤系统较少。

    基于物品的推荐

    基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤相似,它使用所有用户对物品或者信息的偏好(评分),发现物品和物品之间的相似度,然后根据用户的历史偏好信息,将类似的物品推荐给用户。基于物品的协同过滤可以看作是关联规则推荐的一种退化,但由于协同过滤更多考虑了用户的实际评分,并且只是计算相似度而非寻找频繁集,因此可以认为基于物品的协同过滤准确率较高并且覆盖率更高。

    同基于用户的推荐相比,基于物品的推荐应用更为广泛,扩展性和算法性能更好。由于项目的增长速度一般较为平缓,因此性能变化不大。缺点就是无法提供个性化的推荐结果。

    协同过滤算法总结

    两种协同过滤:基于用户和基于物品两个策略中应该如何选择呢?其实基于物品的协同过滤推荐机制是 Amazon 在基于用户的机制上改良的一种策略,因为在大部分的 Web 站点中,物品的个数是远远小于用户的数量的,而且物品的个数和相似度相对比较稳定;同时基于物品的机制比基于用户的实时性更好。但也不是所有的场景都是这样的情况,在一些新闻推荐系统中,也许物品,也就是新闻的个数可能大于用户的个数,而且新闻的更新程度也有很快,所以它的相似度依然不稳定。所以,推荐策略的选择其实也和具体的应用场景有很大的关系。

    基于协同过滤的推荐机制是现今应用最为广泛的推荐机制,它有以下几个显著的优点:

    1. 它不需要对物品或者用户进行严格的建模,而且不要求物品的描述是机器可理解的,所以这种方法也是领域无关的。

    2. 这种方法计算出来的推荐是开放的,可以共用他人的经验,很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 
      然后而它也存在以下几个问题:

    3. 方法的核心是基于历史数据,所以对新物品和新用户都有“冷启动”的问题。

    4. 推荐的效果依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性。

    5. 在大部分的实现中,用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的,而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题,包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。

    6. 对于一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。

    7. 由于以历史数据为基础,抓取和建模用户的偏好后,很难修改或者根据用户的使用演变,从而导致这个方法不够灵活。

    5
    基于建模的算法

    基于模型的方法有很多,主要是使用常用的机器学习算法对目标用户简历推荐算法模型,然后对用户的爱好进行预测推荐以及对推荐的结果打分排序等。

    基于模型的算法特点十分明显:快速、准确。因此它比较适用于实时性比较高的业务如新闻、广告等。当然,而若是需要这种算法达到更好的效果,则需要人工干预反复的进行属性的组合和筛选,也就是我们常说的特征工程。而由于新闻的时效性,系统也需要反复更新线上的数学模型,以适应变化。

    6
    混合算法

    真正的现实应用中,其实基本上很少会使用单一的推荐算法去实现推荐任务。因此,大型成熟网站的推荐系统都是基于各种推荐算法的优缺点以及适合场景分析的情况下的组合使用的“混合算法”。当然,混合策略也会是十分丰富的,例如不同策略的算法加权、不同场景和阶段使用不同的算法等等。具体的怎么混合需要结合实际的应用场景进行分析与应用。



    总结


    随着机器学习和大数据技术的不断火热与成熟,推荐系统的发展与应用也越来越成熟。但是需要我们学习的地方也有很多,无论怎么样,希望对推荐算法感兴趣的朋友能够继续努力。

    后续文章我会详细地介绍各种具体的推荐算法以及应用实战,敬请期待!

    
       

    ◆ ◆ ◆  ◆ ◆


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大数据推荐算法

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