文 | 刘建平Pinard 在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中，推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解…

from https://blog.csdn.net/u012160689/article/details/15341303 余弦计算相似度度量 相似度度量（Similarity）…

       在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基…

来自 http://www.cnblogs.com/technology/p/4467895.html 在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单…

在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协…

前言 推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展，越来越多的信…

在这些算法中，最常见的当属智能推荐算法了。我们在淘宝购物，在头条阅读新闻，在抖音刷短视频，背后其实都有智能推荐算法。基于人口统计的推荐是相对简单的一种推荐算法，它会根据用户的基本信息进行分类，然后将商品推荐给…

概述 奇异值分解 (Singular Value Decomposition)，是一种矩阵分解技术，经常用于机器学习降维处理。它通过将空间维度从 N 维减少到 K 维（其中 K&l…