精华内容
下载资源
问答
  • 协同过滤推荐算法简单代码实现(jaccard) 基于用户、商品协同过滤推荐算法简单代码实现

    协同过滤推荐算法简单代码实现(杰卡德)


    点击查看源码

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 协同过滤推荐算法简单代码实现(皮尔逊相关系数) 点击查看源码

    协同过滤推荐算法简单代码实现(皮尔逊相关系数)


    点击查看源码

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 简单的协同过滤算法代码 推荐系统

    千次阅读 2018-04-14 21:45:13
    推荐系统 简单的协同过滤代码参考:https://blog.csdn.net/u012332571/article/details/52206055博客问题:7个人对不同电影的评分,根据评分计算用户的相似度数据为:critics={ 'Lisa Rose':{ 'Lady in the Water...

    推荐系统  简单的协同过滤代码

    参考:https://blog.csdn.net/u012332571/article/details/52206055博客

    问题:7个人对不同电影的评分,根据评分计算用户的相似度

    数据为:

    critics={
        'Lisa Rose':{
            'Lady in the Water': 2.5,
            'Snakes on a Plane': 3.5,
            'Just My Luck': 3.0,
            'Superman Returns': 3.5,
            'You, Me and Dupree': 2.5,
            'The Night Listener': 3.0
            },
        'Gene Seymour': {
            'Lady in the Water': 3.0,
            'Snakes on a Plane': 3.5,
            'Just My Luck': 1.5,
            'Superman Returns': 5.0,
            'The Night Listener': 3.0,
            'You, Me and Dupree': 3.5
           },
        'Michael Phillips': {
            'Lady in the Water': 2.5,
            'Snakes on a Plane': 3.0,
            'Superman Returns': 3.5,
            'The Night Listener': 4.0
            },
        'Claudia Puig': {
            'Snakes on a Plane': 3.5,
            'Just My Luck': 3.0,
            'The Night Listener': 4.5,
            'Superman Returns': 4.0,
            'You, Me and Dupree': 2.5
           },
        'Mick LaSalle': {
            'Lady in the Water': 3.0,
            'Snakes on a Plane': 4.0,
            'Just My Luck': 2.0,
            'Superman Returns': 3.0,
            'The Night Listener': 3.0,
            'You, Me and Dupree': 2.0
          },
        'Jack Matthews': {
            'Lady in the Water': 3.0,
            'Snakes on a Plane': 4.0,
            'The Night Listener': 3.0,
            'Superman Returns': 5.0,
            'You, Me and Dupree': 3.5},
        'Toby': {
            'Snakes on a Plane':4.5,
            'You, Me and Dupree':1.0,
            'Superman Returns':4.0}
        }

    一. 基于用户的协同过滤

    通俗地说,就是找到与目标用户相似的用户,推荐给目标用户相似用户喜欢的物品。

    1.计算用户相似度

    1.1欧几里得距离

    d=(p1p2)2 

    (注:p1代表用户1对电影v的评分,p2代表用户2对电影v的评分,其中v 是用户1和用户2共同评分的电影)

    在实际应用中,希望相似度越大,返回的值越大,并且值控制在0到1之间,因此我们取函数值加1的倒数(加1是为了防止除0的情况)

    #1.欧几里得距离
    def sim_distance(prefs,person1,person2):
        #创建一个空集合用来存储用户1和用户2都有的电影的评分
        si = {}
        for item in prefs[person1]:
            if item in prefs[person2]:
                si[item] = 1
        #如果两个人没有共同的评分,则返回0
        if len(si) == 0:
            return 0
        #计算所有距离的和(差值的平方和)
        sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2)
                              for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]])
        return 1 / (1 + sqrt(sum_of_squares))#分子上加1,是为了防止分母为0
    输入:
    import recommendations
    critics = recommendations.critics
    print(recommendations.sim_distance(critics,'Lisa Rose','Gene Seymour'))

    可得,两用户的相似度为0.29429805508554946

    1.2皮尔逊相关系数

    采用和参考博客中不一样的公式,得到相同的结果。

    def sim_pearson2(prefs,p1,p2): #另一种方法也行
        si = {}
        ci = {}
        di = {}
        for item in prefs[p1]:
            ci[item] = 1
        n1 = len(ci)
        for item in prefs[p2]:
            di[item] = 1
        n2 = len(di)
        for item in prefs[p1]:
            if item in prefs[p2]:
                si[item] = 1
        n = len(si)
        if n == 0:
            return 1  # 为什么不是0?
        # 对所有偏好求和(也是对两者共同的电影来说)
        u1 = sum([prefs[p1][item] for item in ci]) / n1
        u2 = sum([prefs[p2][item] for item in di]) / n2
        # 乘积之和
        num = sum([(prefs[p1][item] - u1) * (prefs[p2][item] - u2) for item in si])
        # 计算皮尔逊相关系数
        s1 = sum([pow((prefs[p1][item] - u1),2) for item in si])
        s2 = sum([pow((prefs[p2][item] - u2),  2) for item in si])
        den = sqrt(s1) * sqrt(s2)
    
        if den == 0:
            return 0
        r = num / den
        return r

    同理,也可得到两个用户的相似度。

    2.根据用户相似度,求与某一用户相近的其他用户的前几名(从字典里选取品味最近的用户)

    def topMatches(prefs,person,n = 5,similarity = sim_pearson):
        #求参数用户和其他所有用户的相似系数
        scores =[(similarity(prefs,person,other),other) for other in prefs if other != person]
        #对列表进行排序,评价值最高者排在最前面
        scores.sort()
        scores.reverse()
        return scores[0:n]
    输入:
    print(recommendations.topMatches(critics, 'Toby', n=3))

    得到和用户“Toby”相似的前3位用户:

    [(0.9912407071619299, 'Lisa Rose'), (0.9244734516419049, 'Mick LaSalle'), (0.8934051474415647, 'Claudia Puig')]

    3.根据品味相近的用户给目标用户推荐没有看过的电影(利用所有相似用户的加权平均,为某人提供建议)

    def getRecommendations(prefs,person,similarity = sim_pearson):
        totals = {}
        simSums = {}
        for other in prefs:
            if other == person:continue
            sim = similarity(prefs,person,other)
            #忽略相似值为零或者小于零的情况
            if sim <= 0: continue
            for item in prefs[other]:
                #只对自己没有看过的电影评价
                if item not in prefs[person] or prefs[person][item] == 0:
                    #相似度*评价值
                    totals.setdefault(item,0)#.setdefault:如果键在字典中,返回这个键所对应的值。如果键不在字典中,向字典中插入这个键,返回值为0.
                    totals[item] += prefs[other][item]*sim
                    #相似度之和
                    simSums.setdefault(item,0)
                    simSums[item]+= sim
            #创建一个列表,列表里面是person没有看过的电影和评分
            rangkings=[(totals / simSums[item],item) for item, totals in totals.items()]
            #排序
            rangkings.sort()
            rangkings.reverse()
            return rangkings
    输入:
    print(recommendations.getRecommendations(critics,'Michael Phillips'))

    得到对用户Michael Phillips推荐的电影和评分

    [(3.5, 'You, Me and Dupree'), (1.5, 'Just My Luck')]

    二、基于物品的协同过滤

    1.可以把用户和电影反过来,和寻找品味相近的用户一样,来寻找类似的电影。

    def transformPrefs(prefs):
        result={}
        for person in prefs:
            for item in prefs[person]:
                result.setdefault(item,{})
                result[item][person] = prefs[person][item]
        return result

    输入:print(recommendations.transformPrefs(critics)) 查看转换后的数据

    2.给用户推荐物品的时候,通过物品相似度,还有相似物品的评分,通过公式计算,就能得出推荐用户未购买或者评分的物品评分

    #基于物品的协同过滤
    def  calculateSimilarItems(prefs,n=10):
       #与这些电影最为相近的其他所有电影
       result = {}
       #以物品为中心对偏好矩阵实施倒置处理
       itemPrefs = transformPrefs(prefs)
       c = 0
       for item in itemPrefs:
           scores = topMatches(itemPrefs,item,n=n,similarity=sim_distance)
           result[item] = scores
       return result
    
    def getRecommendedItems(prefs,itemMatch,user):
        userRatings = prefs[user]
        scores ={}
        totalSim={}
        #循环遍历与当前物品相近的物品
        for (item, rating) in userRatings.items():
            for (similarity, item2) in itemMatch[item]:
                # 如果该用户已经对当前物品做出过评价,就忽略
                if item2 in userRatings: continue
                # 评价值与相似度的加权之和
                scores.setdefault(item2, 0)
                scores[item2] += similarity * rating
                # 全部相似度之和
                totalSim.setdefault(item2, 0)
                totalSim[item2] += similarity
            # 将每个和值除以加权和,求平均值
        rankings = [(score / totalSim[item], item) for item, score in scores.items()]
        # 排序
        rankings.sort()
        rankings.reverse()
        return rankings

    输入:

    itemsim = recommendations.calculateSimilarItems(critics)

    print(itemsim)

    输出:{'Snakes on a Plane': [(0.3483314773547883, 'Lady in the Water'), (0.32037724101704074, 'The Night Listener'), (0.3090169943749  。。。。。

    输入:

    itemsim = recommendations.calculateSimilarItems(critics)

    print(recommendations.getRecommendedItems(critics, itemsim, 'Toby'))

    输出:[(3.1667425234070894, 'The Night Listener'), (2.9366294028444355, 'Just My Luck'), (2.8687673926264674, 'Lady in the Water')]

    有关运用该代码处理MovieLens数据的,下次再写有关博客。

    展开全文
  • 个性化音乐推荐系统 协同过滤推荐算法在在线音乐播放系统中的应用 一、项目开发技术及功能介绍 1、SSH开发框架(spring+struts+hibernate) 2、js、jquery、bootstrap、layer弹窗、webuploader文件上传、发送邮件...

    个性化音乐推荐系统 协同过滤推荐算法在在线音乐播放系统中的应用

    一、项目开发技术及功能介绍

    1、SSH开发框架(spring+struts+hibernate)
    2、js、jquery、bootstrap、layer弹窗、webuploader文件上传、发送邮件验证码组件、jsp页面
    3、前台:用户登录、注册、注销、个人信息管理、音乐播放、音乐收藏、音乐评分、音乐评论、音乐下载、音乐评论、回复评论等功能
    4、后台:管理员登录、个人信息维护、用户管理、音乐类型管理、音乐管理、评论管理、数据统计等
    5、根据用户操作行为(浏览记录、播放记录、收藏记录、评分记录、下载记录等)进行基于用户/项目的协同过滤推荐算法

    二、项目开发主要代码

    1、数据库表
    数据库表
    2、数据库ER图
    数据库ER图
    3、项目WEB-INF配置项目WEB-INF配置
    4、项目工具类
    项目工具类
    5、项目监听器
    项目监听器
    6、项目静态文件
    项目静态文件
    7、项目控制器项目控制器
    8、项目配置文件
    项目配置文件
    9、项目权限拦截器
    项目权限拦截器
    10、项目实体类
    项目实体类
    11、项目数据层
    项目数据层
    12、项目协同过滤推荐算法工具类
    项目协同过滤推荐算法工具类
    13、项目业务层
    项目业务层

    三、项目效果

    1、前台首页
    前台首页
    2、前台音乐列表页面
    前台音乐列表页面
    3、前台音乐详情页面
    前台音乐详情页面
    4、前台音乐评论页面
    前台音乐评论页面
    5、前台用户登录页面
    前台用户登录页面
    6、前台用户注册页面
    前台用户注册页面
    7、前台用户设置页面
    前台用户设置页面
    8、前台个人中心页面
    前台个人中心页面
    9、前台音乐播放页面
    前台音乐播放页面
    10、管理员首页
    管理员首页
    11、管理员音乐管理页面
    管理员音乐管理页面
    12、管理员添加音乐页面
    管理员添加音乐页面
    13、前台用户标签页面
    前台用户标签页面
    14、前台冷启动推荐页面
    前台冷启动推荐页面

    作者专业长期研究各种协同过滤推荐算法,欢迎留言、私信互相交流学习,后续会不断更新不同的协同过滤推荐算法,欢迎关注。

    展开全文
  • 推荐系统-经典协同过滤理论...UserCF用户协同过滤算法 ItemCF物品的协同过滤推荐算法 基于模型的协同过滤 ---- 隐因子 LFM(latent fator machine)隐藏因子的分解模型-----矩阵分解(将一个矩阵分解成连个矩阵的乘...
  • 基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现(附源代码) 一、云模型介绍 针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题,提出利用云模型概念与定量数值转换的优势,研究云模型(百度百科查看...
  • 本文使用Python实现简单的推荐系统,实践了基于用户的推荐系统代码使用sklearn工具包实现。
  • 本文主要是使用python语言实现推荐算法,python语言有很多工具模块便于实现推荐算法,本文没有大量使用已有的机器学习模块,更多的是使用python的基础语法实现,注释详细,代码阅读性好,便于学习。 python版本3.8,...
  • 基于深度学习的监督学习,使用梯度下降、ALS、LFM算法,使用AngularJS2生成前端框架,数据库为MongoDB,使用ElasticSearch作为搜索服务器,Redis作为缓存数据库,其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度...
  • 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法(Collaborative Filtering Recommendation)。协同过滤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,...
  • 基于用户的协同过滤算法主要包含以下两个步骤: A. 搜集用户和物品的历史信息,计算用户u和其他用户的相似度,找到和目标用户Ui兴趣相似的用户集合N(u) B.找到这个集合中用户喜欢的,且目标用户还没有听说过的物品...
  • 基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统

    万次阅读 多人点赞 2019-09-14 21:20:24
    本文首先介绍了推荐系统的发展历史,及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较,然后以基于物品的协同过滤算法为基础,详细介绍图书推荐系统的构建。在该系统中,主要功能分为用户功能和图书推荐功能...
  • 本文介绍了一种较基础的推荐算法,协同过滤。基于用户购买的历史商品推荐,物品协同过滤;基于用户相似用户购买物品的推荐,用户协同过滤。 随着用户信息越来越多被采集,推荐系统可以勾画出一个人的用户画像,现在...
  • 讲推荐算法,就不得不提协同过滤,协同过滤是推荐系统中比较经典的推荐算法之一,我们常用的协同过滤算法共有两种,既 基于物品的协同过滤、基于用户的协同过滤;它们的效果由训练模型的数据特征选取...
  • 主要介绍了python实现协同过滤推荐算法完整代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
  • 基于物品的协同过滤算法(简称ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF不是利用物品的内容计算物品之间相似度,而是利用用户的行为记录。 该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度是...
  • 本文参考项亮的《推荐系统实践》中基于用户的协同过滤算法内容。因其中代码实现部分只有片段,又因本人初学,对python还不是很精通,难免头大。故自己实现了其中的代码,将整个过程走了一遍。 1. 过程简述 a. 首先...
  • 基于协同过滤算法和内容推荐算法实现电影推荐系统 本电影推荐系统算法是基于人人相似的协同过滤算法和基于内容的推荐算法相结合的混合推荐算法 混合推荐算法大致流程: 首先对数据集使用人人相似的协同过滤算法, 计算...
  • 本文档主要是协同过滤算法实现的电影推荐系统源码,对应本人博客MapReduce基于物品的协同过滤算法实现电影推荐系统。欢迎大家关注数据科学,关注我。谢谢
  • 个性化试题推荐系统 协同过滤推荐算法在在线考试系统中的运用 一、项目开发技术及功能介绍 1、SSH开发框架(spring+struts+hibernate) 2、js、jquery、bootstrap、layer弹窗、webuploader文件上传、发送邮件验证码...
  • 本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前...
  • Movielens数据集+WEB+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现 一、实现原理和步骤 1、使用movielens数据集(943个用户,1682部电影,80000条评分数据); 2、输入用户id(1-943); 3、创建用户-电影...
  • 这篇文章介绍了 C#实现协同过滤算法的实例代码有需要的朋友可以参考一下 代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace SlopeOne { public class ...
  • 这是我参考网上资料后自己写的基于用户的协同过滤算法,包括算法所用到的数据集及相关代码,基于Python实现,代码包含详细解释。
  • Java推荐系统-基于用户的最近邻协同过滤算法

    万次阅读 多人点赞 2018-12-14 13:22:01
    基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法,我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户n相似于用户u,我们就说n是u的一个邻居...
  • 协同过滤算法笔记

    千次阅读 2016-11-18 11:38:47
    基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法,该算法不仅在学术界...基于邻域的算法分为两大类,一类是基于用户的协同过滤算法,另一类是基于物品的协同过滤算法,本文将介绍第一种协同过滤的算法——基于用户的协同过滤

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 109,300
精华内容 43,720
关键字:

系统过滤算法代码