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[吴恩达机器学习笔记]16推荐系统5-6协同过滤算法/低秩矩阵分解/均值归一化

对推荐的结果进行预测，得到一个预测值的矩阵，这个矩阵的预测结果和用户评分数据矩阵 Y 中数据一一对应：

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数据分析证明最靠谱的电影评分网站不是 IMDB, 也不是烂番茄，而是...

原作者 Alexandru Olteanu 编译 CDA 编译团队本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权前言去影院看电影前我们都习惯上网看看影片的评分，从而选出想看的电影。各种各样的电影评分网站都提供他们对电影的评分，那么他们的评分依据是什么？哪个电影评分网站给出的评分最靠谱呢？一位数据科学家就从数据的角度分析了美国四个热门电影评分网站， IMDB ，烂番茄， Metacritic ,和 Fandango 。从而得出了评分最值得推荐的电影评分网站。评判的标准本文的推荐需基于一定的标

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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机器学习的核心概念置信度和置信区间，我用这个例子把它讲明白

今天，讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念，置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要？举个例子。

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第十七章推荐系统

第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如像亚马逊和网飞这样的公司。因此，对推荐系统性能的改善，将对这些企业的有实质性和直接的影响。

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吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 11：推荐系统

推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。

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吴恩达笔记11_推荐系统

本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一，还有NLP、CV等，主要内容包含：

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机器学习的核心概念置信度和置信区间，我用这个例子把它讲明白

过去两个月，例子君每天总结和梳理小例子，关于Python基础、常用内置库、正则表达式、装饰器、生成器、迭代器、绘图工具，Python多线程等。它们很简单，也就几行代码，各位读者反映也很不错哒，养成了每天看小例子的习惯。

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独家 | 从零开始用python搭建推荐引擎（附代码）

当今社会的每个人都面临着各种各样的选择。例如，如果我漫无目的想找一本书读，那么关于我如何搜索就会出现很多可能。这样一来，我可能会浪费很多时间在网上浏览，并且在各种各样的网站上搜寻，希望能找到有价值的书籍。这个时候我可能寻找别人的推荐。

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。

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大数据工程师：如何改进豆瓣电影Top250的算法思路

作者：飞林沙算法工程师影迷们经常关注的电影排行榜里，一部由100人评出9.0分的电影，和一部由10000人评出8.0分的电影，谁应该排在前面呢？这是我们算法工程师时常会面对的问题。一些深度影迷可能会想到 imdb.com (互联网电影数据库) 所采用的贝叶斯公式[见附注]，这个公式的思路就是通过每部影片的［评分人数］作为调节排序的杠杆：如果这部影片的评分人数低于一个预设值，则影片的最终得分会向全部影片的平均分拉低。由此可见，平衡评分人数和得分，避免小众高分影片排前，是这个计算方法的出发点。可

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利用 Python 分析 MovieLens 1M 数据集

MovieLens数据集是一个关于电影评分的数据集，里面包含了从IMDB, The Movie DataBase上面得到的用户对电影的评分信息，详细请看下面的介绍。

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豆瓣电影数据分析

这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告，当时学完了Python，SQL，BI以为再做几个项目就能找工作了，事实上……分析思维、业务，这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看，这篇报告虽然写得有模有样，但和数据分析报告还是有挺大差别的，主要原因在于：

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每周学点大数据 | No.59协同过滤模型（下）

NO.58 协同过滤模型（下） Mr. 王：是的，前面的那种加权平均的形式，我们是可以直接利用的，其中的量稍作修改即可：此时式中，Sij 表示的是i 和j 两种项目的相似度。j 就是来自x 评价过的

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IMDB算法（贝叶斯算法）

一些细节我觉得有必要提一下：1. TOP 250的影片都要求评价人数超过基础人数，以限制某些像民族性，小众性的电影挤进来了；2. 考虑TOP 250排名的时候，只取那些经常投票的人的票以避免刷票；3. 为什么一定要强调是TOP 250的排名。因为TOP 250的排名和IMDB的正常排名是不一样的算法。具体网站上正常排名是怎么算的对外保密了，所以不得而知。最后补充一点个人理解：贝叶斯的这套算法相对国内的网站还是科学的多的。然而个人理解还是有一些小问题的：新上映的电影短时间内评分上不去。假设电影A是老牌经典电影，100万个人给了9分，最后得分9分；电影B只是10年前的经典电影，1万个人给了9.1分，最后得分将只有8.85。这点差距放在排名上其实是非常大的。所以说，IMDB的TOP 250肯定是好电影，但不是所有的好电影都能进入TOP 250。

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用数据告诉你，哪位导演是漫威影片中的票房收割机？

3 月 8 号是国际劳动妇女节，漫威在这天“搞事”了。上映《惊奇队长》，这部是漫威电影宇宙的第一部女性超级英雄电影，也算是给妇女节献礼。身为漫威粉丝的我，当时不会错过这部电影，趁着周末去观影。

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数据分析案例：谁是2018当之无愧的“第一”国产电影

酒香也怕巷子深，虽然票房不是衡量影片好坏的唯一标准，但是票房一定程度反映了包括你我在内的广大群众对该影片的偏好。这里，我们简单粗暴地挑选2018年三部年度总票房突破“30亿”的大片：《红海行动》、《唐人街探案2》和《我不是药神》。

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R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分

本文首先介绍了IMDb（互联网电影资料库） TOP250及其排名算法、评分机制利弊，帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据，分析排名变动的原因。其次，通过抓取曾经入选电影的生产国家、导演和演员、制作年份、风格流派以及当前入选的制作年份和各自的计数、平均打分，总结IMDb TOP250电影特征，最终得出互联网资料库Top250多为欧美国家制作于上世纪末本世纪初剧情片的分析结果。

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【机器学习】从电影数据集到推荐系统

你们可能曾经花上几分钟甚至几个小时去选择一部电影单独看或者和家人一起看，不幸的是没有成功？你希望有人在这种时候替你做决定，这正是推荐系统的作用。

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机器学习基础：相似度和距离度量究竟是什么

在推荐系统中，我们经常谈到「相似度度量」这一概念。为什么？因为在推荐系统中，基于内容的过滤算法和协同过滤算法都使用了某种特定的相似度度量来确定两个用户或商品的向量之间的相等程度。所以总的来说，相似度度量不仅仅是向量之间的距离。

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那些年，吴孟达出演过的作品与合作过的演员们

星爷已经转到幕后很久了，而达叔其实一直都有活跃在荧幕。2019年国产高票房科幻电影《流浪地球》里的姥爷韩子昂，今年刚上线不久的网络电影《少林寺之得宝传奇》里的客商老者。达叔一直都在带给我们快乐与感动，可惜这些都在今后成为回忆，定格在了2021年2月27日。

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机器学习：异常检测和推荐系统

在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection）问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA（质量控制测试），而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。这样一来，你就有了一个数据集，你将这些数据绘制成图表，如下图。

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基于漫威系列电影好看程度排序

在选择电影时，如果热门电影A有 10000 人观众打分，冷门电影B有 100 个人打分，他们的豆瓣评分都是 8.0 分，怎么比较两部电影的好坏？平时我们都有一种感觉，很多人去评价，这个东西就更可信，只有一两个人说好，可能是托，那么感觉上是电影A更好。

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我用Python纪念了那些被烂片收割的智商税！

随着电影行业的蓬勃发展，越来越多的电影出现在了观众的视野中，丰富了大家的生活，好的电影也能让大家在放松自我的同时收获一些对人生的思考。

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用python爬取3万多条评论，看韩国人如何评价韩国电影《寄生虫》？

它是由韩国导演奉俊昊自编自导的影片，一举拿下最佳影片、最佳导演、最佳原创剧本和最佳国际电影四座奥斯卡奖杯，创造历史成为奥斯卡史上首部非英语最佳影片。

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【学术】试试这个！研究人员设计出了更好的推荐算法

改进的推荐算法在评级数据“稀疏”的情况下尤其有效。亚马逊和Netflix等网站的推荐系统使用了一种名为“协同过滤”的技术。为了确定一个给定的客户可能喜欢什么产品，他们寻找更多的客户，他们已经为类似

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我用Python纪念了那些被烂片收割的智商税！

作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin

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我用Python纪念了那些被烂片收割的智商税！

作者：徐麟，某互联网公司数据分析狮，个人公众号数据森麟（id：shujusenlin）

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数据挖掘R_Python_ML(3): 用R实现一个简易推荐系统

推荐系统在现实生活中应用甚广，电商、社区、社交平台，无不充斥这各种各样的推荐。其实，推荐的原理很简单，无论是给人推荐物，还是给人推荐人，都是无外乎找到和被推荐者具有相同特质的其他用户，看看那些用户结交/买了/浏览了哪些被推荐者没有光顾过的人/商品/书籍/电影/音乐/etc.，将其推荐给被推荐者。下面我们假设下列文件是一个电影网站的内部记录： uid,m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10 1,5,3,0,4,0,0,1,2,4,4 2,3,1,2,0,0,2,0,0

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推荐系统中的相似度度量

您是否曾经想过Netflix是如何向您推荐您感兴趣的电影？或者亚马逊如何向您推荐难以抵制购买的产品? 显然，这些网站已经弄清了您喜欢看或买的东西。他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行

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推荐系统学习笔记之二基于内容的推荐系统(CBRS)+Collaborative Filtering 协同过滤

首先介绍一下最简单的一个推荐算法模型CBRS。在这个模型中我们用线性回归的基本思路拟合出每个用户对每个电影的评分向量，预测出用户没有评分的电影并进行推荐。

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猫眼47858条评论告诉你《飞驰人生》值不值得看？

导读：截止2019年2月12日15:20，猫眼实时数据显示《飞驰人生》综合票房排名第3，票房占比12.35%。但是仅仅依靠数字怎么能直接看出一部电影的优劣呢？不如在观众们的评论中，看看能得出什么有趣的点。

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实用推荐系统：寻找有用的用户行为

👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯大多数关于推荐系统的图书都讲述了算法及其优化方法。这些书都认为你已经有了一个大的数据集来供算法使用。数据集不会像变魔术那样凭空出现。要想收集到正确的用户偏好数据，就需要投入精力和进行思考。它会成就你的系统，或者搞砸你的系统。“垃圾进，垃圾出。”（Garbage in, garbage out.）这句著名的编程箴言对于推荐系统同样适用。遗憾的是，适用于某个系统的数据可能不适用于另一个系统。出于这个原因，我们将认真讨论可用的用户行为数据，以及

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[吴恩达机器学习笔记]16推荐系统3-4协同过滤算法

和这个用户对此影片的评价，理论上我们能够通过用户对电影类型的喜好，和用户对此电影的评价来推断出电影的特征向量的

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Edwin Chen的Netflix推荐竞赛技术总结

【编者按】本文由CSDN博主 @松子茶翻译自Quora的问题：“Is there any summary of top models for the Netflix prize?”答主位为Edwin

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深入了解推荐系统中的相似性

你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的？或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品？

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十万条评论告诉你，给《流浪地球》评1星的都是什么心态？

2019年贺岁档电影热闹得不亦乐乎，其中大刘作品改编的《流浪地球》更是凭口碑一路低开高走，在黄渤、沈腾、韩寒、星爷、成龙大哥和小猪佩奇众星云集的贺岁档电影中脱颖而出，以7天23.47亿成为了票房冠军。

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python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）

我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。

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python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。

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python推荐系统实现（矩阵分解来协同过滤）|附代码数据

我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。

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Resys-one-基础知识

最近看下推荐系统的入门书籍《推荐系统实践》，\color{red}{项亮老师}的这本书应该是国内推荐系统中最受好评的。虽然有电子版，但是对于比较经典的书籍，还是会买纸质版的。

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推荐系统实战-基于用户的协同过滤

1、数据集简介 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/，有好几种版本，对应不同数据量，本文所用的数据为1M的数据。 2、数据介绍 1m的数据解压后，可以看到四个主要的csv文件，

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python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）

我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。

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协同过滤算法概述与python 实现协同过滤算法基于内容（usr-item,item-item）

协调过滤推荐概述　协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。　协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最

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教程 | 预测电影偏好？如何利用自编码器实现协同过滤方法

选自Medium 作者：Artem Oppermann 机器之心编译参与：白妤昕、李泽南深度自编码器（Deep Autoencoder）由两个对称的深度信念网络组成，它相比常见的自编码器加入了更多隐藏层。在本文中，作者将尝试使用该工具进行协同过滤，帮助人们研究和预测大量用户对于不同电影的喜好。推荐系统使用协同过滤的方法，通过收集用户的偏好信息来预测特定用户的兴趣。协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。

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我是如何为技术博客设计一个推荐系统（上）：统计与评分加权

过去的两周里，我一直忙于为『玩点什么』设计一个推荐系统。在这个过程中，参考几本书籍，查找了一系列的资料。想着这些资料上，大部分都是大同小异的，实现了几个简单的推荐功能，改进了标签推荐算法，便想着写篇文章记录一下。『玩点什么』，是一个基于 Django、Python 的 CMS 系统（Mezzanine）。是的，和我的博客使用的是同一个 CMS 系统。由于使用的是 Python 语言，因此对于机器学习具有天生的优势。推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。对于推

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Mysql 8 新特性 window functions 有什么用？

1. 问题 Mysql 8.0.2 中新增加了一个主要功能 - 窗口函数 window function 这个功能具体是解决什么问题？下面先看一个SQL查询的场景，看一下平时我们是怎么做的，然后再看一下如何使用窗口函数来更方便的解决（1）准备测试表和数据建一个简单的电影信息表，字段有： ID release_year（发行年份） category_id（所属分类ID） rating（评分） CREATE TABLE films ( id int(11), release_year int(11)

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教程 | 预测电影偏好？如何利用自编码器实现协同过滤方法

推荐系统使用协同过滤的方法，通过收集用户的偏好信息来预测特定用户的兴趣。协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。

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每周学点大数据 | No.58协同过滤模型（上）

NO.58 协同过滤模型（上） Mr. 王：为了能够有效地利用其他用户的评价来进行更有效的推荐，人们提出了协同过滤的推荐模型。小可：那什么是协同过滤模型呢？它又有哪些优势呢？ Mr. 王：先说说协同过滤的思想。既然认为他人对一个项目的评价是有一定价值的，我们就要尝试去利用他人对一个项目的评分来考察该项目的好坏。但是这里存在一个问题，就是他人认为不好的项目不一定是我们认为不好的，或者说他人的评价标准不一定符合我们的评价标准。我们要去考虑，如何能够让那些和某个用户评价标准相似的人来评价该用户没有评价过的东西。

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Spark综合练习——电影评分数据分析

全部数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1qiO9aRb7yQeuHDtH1cWklw 提取码：nwxj

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SparkDSL修改版之从csv文件读取数据并写入Mysql

import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.storage.StorageLevel /** * 电影评分数据分析，需求如下： * 需求1：查找电影评分个数超过50,

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