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所以，我正在集思广益地想出一个推荐项目的算法，我喜欢亚马逊的算法，它有“购买此产品的客户也购买了”和“相关的”推荐部分。我猜前者是基于销售数据，而另一个是基于目录数据，如类别、属性等。我倾向于后者，因为算法可能更复杂，但我猜这将需要以一定的间隔处理和更新，以最大限度地减少页面加载时间。
欢迎有此项目工作经验的程序员提出任何意见！
浏览 0提问于2012-06-13得票数 3
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如何编写马赫特星火的推荐
、、、、
Mahout提供三种类型的过滤-
1.数据模型2. UserSimilarity 3. ItemSimila
浏览 5提问于2017-08-27得票数 1
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Apache mahout在没有Hadoop的情况下工作吗?如果不是这样的话，那么mahout的哪些部分依赖于Hadoop。我正在尝试Mahout集群实现。
浏览 4提问于2014-06-11得票数 0
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我有一个数据集，里面有发给大学生的书的记录。学生系这本书的详细内容包括书名、作者和出版商。我想建立一个推荐引擎，根据学生过去的活动向他们推荐书籍。我不知道从哪里开始。你能建议一些资源来实现这一点吗？这是一个大学项目，我以前没有这方面的经验。
浏览 0提问于2022-07-14得票数 0
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我最近研究了很多推荐算法(主要是协同过滤)，我发现了很多基于特定用户或项目推荐项目的答案(这是我想做的一部分，所以这是可行的)。做这件事最好的方法/算法是什么？
浏览 0提问于2011-05-24得票数 2
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我上过，所以我觉得我对机器学习技术有一个很好的基本理解。我知道，并将阅读有关获胜者的信息。有没有人收集过关于推荐系统的重要文章？或者是各种系统使用的重要方法的摘要/wiki？
浏览 1提问于2012-07-01得票数 2
我理解Myrrix对用户>基于项的协作过滤风格的支持，这将对我很好；但我也需要支持基于内容的建议，使用自定义相似算法。因此，如果用户选择项目X，他们也将能够看到n-最相似的项目，而不考虑任何评级。该算法将根据项目的内在特性和属性进行比较，我可以很容易地在Java中提供该算法，但是Myrrix支持这种算法吗？
浏览 2提问于2013-07-25得票数 2
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基于项目的协同过滤。
规范标度以符合评等标准。在我的算法中添加一个参数，在用户配置文件行中添加一个权重(例如20%或50%)，因为可能有10个用户配置文件变量和100万个产品项。
浏览 0提问于2016-11-21得票数 2
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我有一个关于表单中特定项目的用户首选项的数据：1, 75, 0.89 2, 99, 0.3213, 31, 0.012 val similarity:UserSimilarity=new PearsonCorrelationSimilarity(dat
浏览 2提问于2016-07-12得票数 2
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基于内容的项目建议的方法
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我不像大多数协作过滤机制那样依赖用户的偏好，而是希望根据项目的属性(比如相似的长度、相似的颜色、相似的标记集等)比较项目的相似性。计算有两个主要目的:为给定项建议x相似项和聚类为相似项组。因此，我现在正在寻找适当的算法来计算相似的项和簇。重要的制约因素是可伸缩性。最初，应用程序必须处理几千个项，但以后可能也会有100万项。当然，计算将在额外的节点上执行，但是算法本身应该是扩展的。下
浏览 9提问于2010-12-28得票数 2
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我正在考虑开始一个项目，这是基于推荐制度。我需要在这个领域提升自己，这看起来像是网络上的热门话题。我也想知道lastfm，grooveshark，pandora用于他们的推荐系统的算法是什么。如果你知道任何这类算法的书籍，网站或任何资源，请告知。
浏览 0提问于2009-08-12得票数 42
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我发现了一些系统/算法，比如协同过滤(基于用户/项目/模型/混合)。哪一个最适合我的应用程序？或者你能给我一些更好的解决方案吗？
浏览 0提问于2019-11-28得票数 0
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我使用Ruby编写了以下代码来计算基于项的协同过滤 (使用贾卡德相似系数)。
我希望对代码和提示中的任何潜在问题提供反馈，以使代码更好地符合最佳实践。
浏览 0提问于2014-06-23得票数 6
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我刚刚为基于项目的协作过滤创建了一个算法，该算法可以获取表单[username]=>[item]=>[rating]中的一组数据，并通过计算用户使用该项目并对其进行评级时将给予该项目的评级的预测，基于用户已评级
浏览 0提问于2011-09-14得票数 4
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最近，我注意到有一些关于在Spark而不是MapReduce上运行Mahout算法的讨论。但是，我找不到任何相关的文档。有人能告诉我在星火上运行Mahout算法是否可行吗？如果是的话，我们可以运行的算法是否有任何限制？
浏览 2提问于2015-04-21得票数 0
我知道可以使用基于项目的协作过滤来做“谁买了这个项目也买了”类型的推荐。我的问题是，我们如何使用矩阵分解(MF)来做到这一点。一种可能的解决方案可能是使用MF学习项目特征，然后基于这些特征计算项目的相似度。但这不是“纯MF"，我的意思是，最终我仍然需要计算所有项目特征对之间的相似度，这需要$O(n^2)$时间。有什么想法吗？
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
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