Slope one:简单高效的推荐算法

推荐系统最早在亚马逊的网站上应用,根据以往用户的购买行为,推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品,国内做的不错的当当网,有时候买书,它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来,也算是技术极大的促进了销售。

一般的协同过滤算法,首先是收集用户对事物(产品)的评分情况,一种直接对某本书,或者某个歌曲打分,另种是隐性的打分,比如商务系统中,购买了表示打2分,浏览了打1分,其他的0分。我比较看好隐性打分,因为直接打分需要用户的参与程度比较高,很多网站都在内容页中留一个打分的按钮,从1~5选一个,我可能喜欢这篇文章,可我哪里知道我喜欢的程度是几分啊,还要我去思考,而网站设计中一条很重要的原则是:Do not let me think!,于是我就胡打一个分数或者不打,而隐性的打分则不同,只有你喜欢的图书你才会购买,只有你喜欢的歌曲才会听多次。

收集好用户的打分之后,通过最近邻搜索到和某个事物或者某个人特征或者兴趣相近的其他事物或者人,最近邻搜索算法一般是皮尔森相关系数(Person Correlation Coefficient)、余弦相似性(Cosine-based Similarity)以及调整余弦相似性(Adjusted Cosine Similarity)。关于余弦定理在数据挖掘中的应用,google黑白报有过介绍,可以参考数学之美 系列 12 - 余弦定理和新闻的分类。

剩下的工作就是根据最近邻集进行推荐了。

最近邻集的运算相对来说成本比较高,尤其是大量数据的时候,今天和大家分享的是一种简单高效的协同过滤算法:Slope one

基本原理

用户

对事物A打分

对事物B打分

X

3

4

Y

2

4

Z

4

?

用户Z对事物B的打分可能是多少呢?股票上有个说法是平均值可以掩盖一切异常波动,所以股票上的各个技术指标收拾不同时间段的平均值的曲线图或者柱状图等。同样的,Slope one算法也认为:平均值也可以代替某两个未知个体之间的打分差异,事物A对事物B的平均很差是:((3 - 4) + (2 - 4)) / 2 = -1.5,也就是说人们对事物B的打分一般比事物A的打分要高1.5,于是Slope one算法就猜测Z对事物B的打分是4 + 1.5 = 5.5

是不是非常的简单?

加权算法

有n个人对事物A和事物B打分了,R(A->B)表示这n个人对A和对B打分的平均差(A-B),有m个人对事物B和事物C打分了,R(B->C)表示这m个人对B和对C打分的平均差(B-C),注意都是平均差而不是平方差,现在某个用户对A的打分是ra,对C的打分是rc,那么A对B的打分可能是:

rb = (n * (ra - R(A->B)) + m * (rb + R(B->C)))/(m+n)

开源的Slope one的程序包

  • Python http://www.serpentine.com/blog/2006/12/12/collaborative-filtering-made-easy/
  • Java http://taste.sourceforge.net/ http://www.daniel-lemire.com/fr/documents/publications/SlopeOne.java http://www.nongnu.org/cofi/
  • PHP http://sourceforge.net/projects/vogoo http://www.drupal.org/project/cre http://www.daniel-lemire.com/fr/documents/publications/webpaper.txt
  • Slope one算法作者写的,简单明了,强烈推荐。
  • Erlang http://chlorophil.blogspot.com/2007/06/collaborative-filtering-weighted-slope.html
  • C# http://www.kuqin.com/algorithm/20080628/10205.html
  • 国人写的C#版本
  • T-SQL http://blog.charliezhu.com/2008/07/21/implementing-slope-one-in-t-sql/

还有一些其他语言的版本,请参考http://en.wikipedia.org/wiki/Slope_One,即将面世的,居于PHP & Mysql的Slope one算法实现将会在http://code.google.com/p/openslopeone/开源出来,主要优化的是海量数据以及分布式处理,目前在我的笔记本上(迅驰+1.5G内存),对440W打分记录进行测试,单一线程,3小时47分处理完。速度还算是不错了,最近工作实在太忙了,等我整理好会开源出来放在上面的地址。过几天会有一篇我的算法的详细介绍,盼诸位批评指正,共同学习,共同进步。

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2015-07-03

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏PPV课数据科学社区

机器学习项目中常见的误区

在最近的一次报告中,Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中看到的一些机器学习项目的常见误区。 这个报告于2014年2月在Strate举...

3336
来自专栏大数据文摘

利用Python进行深度学习的完整入门指南(附资源)

1836
来自专栏量子位

AI进军B-Box界:输入20秒任意声音,还你一段定制的B-Box演奏

和人类玩家不同,只要你不打断AI B-Boxer Vid,它就永远不会累。而且它还有一个特殊技能:可以用任何声音合成B-Box。

761
来自专栏AI科技评论

学界 | 清华与迈阿密大学独家解析:更新了朋友圈和微博动态,好友何时会点赞评论?

AI科技评论按:本文由清华大学媒体与网络实验室以及迈阿密大学物理系共同合作完成,作者包括:余林韵(清华大学计算机系博士生,已毕业加入今日头条人工智能实验室)、崔...

36512
来自专栏机器之心

前沿 | IBM全新AI芯片设计登上Nature:算力是GPU的100倍

用 GPU 运行神经网络的方法近年来已经为人工智能领域带来了惊人的发展,然而两者的组合其实并不完美。IBM 研究人员希望专门为神经网络设计一种新芯片,使前者运行...

1200
来自专栏AI研习社

2018 机器阅读理解技术竞赛冠军 Naturali 分享问答系统新思路

AI 研习社按:7 月 28 日,由中国中文信息学会和中国计算机学会联合举办的第三届语言与智能高峰论坛于北京语言大学举办,Naturali 奇点机智团队作为 2...

731
来自专栏AI科技评论

Andrej Karpathy发文谈神经网络:这不仅仅是分类器,这是一种新的软件开发思想

AI科技评论按:有越来越多的传统编程语言(C、C++、Java)等程序员开始学习机器学习/深度学习,而对机器学习/深度学习的研究人员来说,编程也是必备技巧。那么...

3195
来自专栏AI科技评论

【深度】机器学习如何帮助Youtube 实现高效转码?

GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企...

3425
来自专栏PPV课数据科学社区

3天学会TensorFlow | 香港科技大学

整理 | 周翔 2015 年底,谷歌开源了内部使用的深度学习框架 TensorFlow。与 Caffe、Torch、MXNet 等框架相比,TensorFlow...

3436
来自专栏机器之心

从标题到写作流程:写好一篇论文的十条基本原则

3016

扫码关注云+社区