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  • 同现矩阵

    2015-07-27 13:47:29
    http://zengzhaozheng.blog.51cto.com/8219051/1557054?utm_source=tuicool
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  • 建立同现矩阵的过程在协同过滤算法中同现矩阵的建立是极其关键的一部,而在大多数的博客文章中大多都没有详细说明矩阵的建立过程。在此详细说明一下:原始数据如下所示:1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,...

    建立同现矩阵的过程

    在协同过滤算法中同现矩阵的建立是极其关键的一部,而在大多数的博客文章中大多都没有详细说明矩阵的建立过程。在此详细说明一下:

    原始数据如下所示:

    1,101,5.0
    1,102,3.0
    1,103,2.5
    2,101,2.0
    2,102,2.5
    2,103,5.0
    2,104,2.0
    3,101,2.0
    3,104,4.0
    3,105,4.5
    3,107,5.0
    4,101,5.0
    4,103,3.0
    4,104,4.5
    4,106,4.0
    5,101,4.0
    5,102,3.0
    5,103,2.0
    5,104,4.0
    5,105,3.5
    5,106,4.0

    对这些数据建立的同现矩阵如下:

          [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107]
    [101]   5     3     4     4     2     2     1
    [102]   3     3     3     2     1     1     0
    [103]   4     3     4     3     1     2     0
    [104]   4     2     3     4     2     2     1
    [105]   2     1     1     2     2     1     1
    [106]   2     1     2     2     1     2     0
    [107]   1     0     0     1     1     0     1

    建立过程解释:
    1.针对用户 1 对电影101 102 103 进行了评分,那么会在上述的矩阵如下位置写 1 :

    (101,101)(101,102)(101,103)
    (102,101)(102,102)(102,103)
    (103,101)(103,102)(103,103)

    即对101,102,103进行组合产生3*3个位置点,在对应的位置写1就行。
    针对所有的用户进行上述操作,然后将所有的结果相加,最后就可以得到同现矩阵。


    同现矩阵*评分矩阵的意义

    举个用户3对物品102是否感兴趣的例子:
    用户3对所有物品的评分, 有评分说明用户3喜欢这东西
    这里写图片描述

    同现矩阵其实就是物品与物品之间的关联度, 这个关联度由所有用户对所有物品的评分决定。

    同现的意思就是同时出现的意思,就是说,喜欢 101 的时候同时喜欢 102 。

    比如第一条, 说明同时有3个用户喜欢 101 与 102。意思就是说,在3个用户的各自喜好列表中 101 和 102 同时出现了。
    这里写图片描述

    计算推荐得分, 其意义是: 比如第5行, 用户3很喜欢物品105(给了得了4.5), 同时由其他用户也知道喜欢物品105的对物品102的喜欢程度(得分2), 两者相乘表示用户3因为喜欢物品105 推算出同时也喜欢物品102的得分。
    这里写图片描述

    用户3对物品102 兴趣总得分
    这里写图片描述

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  • 协同过滤与同现矩阵

    千次阅读 2018-09-24 23:09:47
    协同过滤与同现矩阵:                            

    协同过滤与同现矩阵:

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 同现矩阵:  

    同现矩阵:

     

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  • 推荐系统协同过滤算法ItemCF同现矩阵的构建
  • 推荐系统中的同现矩阵问题

    千次阅读 2016-12-07 15:35:35
    最近在研究Hadoop大数据方面的知识,正巧看到了推荐系统,其中里面有个同现矩阵很是让我蒙圈,查了很多blog之后,写下来与大家分享。 1.建立同现矩阵的过程 在协同过滤算法中同现矩阵的建立是极其关键的一部,...
  • 灰度图像之同现矩阵的求解算法与实现 一、 算法 输入:灰度图像矩阵 、位移矢量 。 输出:灰度图像矩阵 对应的同现矩阵 。   Step1:统计灰度图像矩阵 (以下简称矩阵 )的元素的最大值(即灰度图像的...
  • 同现矩阵其实就是 物品与物品之间的关联度, 这个关联度由所有用户对所有物品的评分决定 比如第一条, 说明同时有3个用户喜欢 101 与 102 物品ID1 物品ID2 物品ID1与物品ID2关联权重 ...
  • 为什么同现矩阵*评分矩阵=推荐结果

    千次阅读 2015-10-30 11:17:20
    同现矩阵其实就是 物品与物品之间的关联度, 这个关联度由所有用户对所有物品的评分决定 比如第一条, 说明同时有3个用户喜欢 101 与 102 物品ID1 物品ID2 物品ID1与物品ID2...
  • 同现矩阵其实就是 物品与物品之间的关联度, 这个关联度由所有用户对所有物品的评分决定 比如第一条, 说明有3个用户既喜欢 101 也喜欢 102 物品ID1 物品ID2 物品ID1与物品ID2...
  • 如何建立物品的同现矩阵

    千次阅读 2014-08-20 17:34:30
    在协同过滤算法中同现矩阵的建立是极其关键的一部,而在大多数的博客文章中大多都没有详细说明矩阵的建立过程。...针对所有的用户进行上述操作,然后将所有的结果相加,最后就可以得到同现矩阵
  • 同现矩阵其实就是 物品与物品之间的关联度, 这个关联度由所有用户对所有物品的评分决定 比如第一条, 说明同时有3个用户喜欢 101 与 102 物品ID1 物品ID2 物品ID1与物品ID2...
  • 推荐结果=用户的购买向量*物品的相似度矩阵 物品的相似度:物品的共现次数(也可以使用欧氏距离等) 预备工作 1.项目名:GRMS 2.添加Maven依赖:pom.xml 3.创建包: com.briup.bigdata.project.grms |--...
  • * 对物品组合列表进行计数,建立物品的同现矩阵 i100:i100 3 i100:i105 1 i100:i106 1 i100:i109 1 i100:i114 1 i100:i124 1 * @author root * */ public class Step3 { private final static Text K = new ...
  • Spark机器学习:同现相似度矩阵

    千次阅读 2016-10-25 11:26:23
    相似度可用于为协调过滤推荐中,查找相似的物品或者用户。下面对相似度进行简单的定义 物品i和物品j的相似度公式定义:   其中,分母是喜欢物品i的用户数,而分子则是同时喜欢物品i和物品j的用户数。因此,...
  • 2.3 第三个mapreduce, 计算物品的同现矩阵根据第二个mapreduce的输出:每个用户的购买情况u26 i276:1,i201:1,i348:1,i321:1,i136:1,分析i276:1,i201:1,i348:1,i321:1,i136:1, 获取同现矩阵 对每行数据, 及每个用户...
  • 我们在哪能见到推荐系统 个性化正在改变我们关于世界的经验 影片推荐 商品推荐 音乐推荐 朋友推荐 ...药品 - 靶相互作用 ...应用同现矩阵做推荐 5 流行物品的影响 同现矩阵必须被正规化 6 正规化同现...
  • 机器学习入门-推荐商品

    千次阅读 2017-08-15 19:00:42
    学习目标分类模型 流行度分类模型 协同过滤-》同现矩阵(对称矩阵) 同现矩阵正规化流行度过大的问题:矩阵补全问题特征+矩阵分解(混合模型)推荐系统的性能度量最优推荐 准确率=1 召回率=1 音乐推荐系统
  • ItemCF_基于物品的协同过滤 1. 概念 2. 原理 如何给用户推荐? 给用户推荐他没有买过的物品--103 ...第一步:构建物品的同现矩阵 ...第三步:同现矩阵*评分矩阵 ...问题一:物品同现矩阵和用户得...
  • 基于Python的协同过滤算法的设计与实现张玉叶1,宿超2【摘要】协同过滤算法是推荐系统中最常用的推荐算法之一,该算法的关键是计算物品或用户的相似度,通常采用同现矩阵来实现,因同现矩阵是一稀疏矩阵,已有的一些...
  • 3、 获得所有物品之间的同现矩阵 4、 两个矩阵相乘得到三维矩阵 5、 三维矩阵的数据相加获得所有用户对所有物品的推荐值(二维矩阵) 6、 按照推荐值降序排序。 二、代码实现2.1、第一个mapreduce, 实现去重 ...
  • Swivel

    2016-09-12 19:56:24
    统计字典、同现矩阵(矩阵中是两个词同现的次数) 重组同现矩阵(chop it into smaller pieces) 为了并行执行 为每个word和每个contex,指定一个固定维数的random embedding vector 迭代近似 点PMI和vector的点
  • 1、用户对物品的推荐列表(用户为列,物品为行) = 用户对物品的评分矩阵 × 物品同现矩阵 2、用户对物品的评分矩阵:用户对物品的点击、收藏、加购物车和购买等行为都是对物品的不同评分,矩阵如下: 并且,...
  • 协同过滤算法

    2018-01-31 22:07:00
    1. 建立物品的同现矩阵A,即统计两两物品同时出现的次数 数据格式:Item_id1:Item_id2 次数 2. 建立用户对物品的评分矩阵B,即每一个用户对某一物品的评分 数据格式:Item_id user_id:preference 3. 推荐结果...
  • 同现购买 协同过滤为用户做推荐的依据包括:所有人购物的历史纪录,还有用户和商品之间的一般化的关联关系,显然当我们为用户推荐商品的时候,如果有人买过这件商品,...首先先来看一下同现矩阵是什么样的? 这个同现
  • 这里简要介绍下实现的思路,因为是基于物品的协同过滤,所以这里就是找两两物品之间的联系,然后根据物品来给用户进行相应的推荐,这里首先是要生成用户对物品的评分矩阵,然后就是生成物品同现矩阵,推荐结果 =物品...

空空如也

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