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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,...
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  • 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*评分矩阵=推荐结果

    千次阅读 2016-05-22 10:38:17
    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 ...
  • 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...
  • 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...
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  • 矩阵

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空空如也

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