spark mllib 协同过滤推荐算法（ALS) python 实现 完整实例程序

最新整理资料 文档精选合集 基于协同过滤的推荐算法研究与 GUI 设计 摘 要 随着互联网的普及网络资源不断丰富用户经常会迷失在大量的商品信息空间中无法找到自己需要的商品协同过滤算法应运而生帮助顾客更

基于现实推荐系统数据集非常稀疏,导致传统的协同过滤算法往往无法提供高质量推荐的问题,提出了一种基于粗糙集规则提取的协同过滤算法。首先利用用户/物品属性和用户-物品评分矩阵构建决策表,然后通过决策表约简

协同过滤推荐算法是推荐系统研究的热点,近年来,在亚马逊、淘宝等商业系统中获得应用。在实际应用过程中,协同过滤推荐面临数据稀疏和准确性低的问题。作为推荐基础的用户产品(项目)矩阵通常非常稀疏(存在大量

PAGE 毕业设计论文中文摘要 基于模糊聚类的协同过滤推荐算法研究 摘要 互联网技术的迅猛发展大量的信息充斥在网络世界当中信息超载问题成为了众多电子商务平台急需解决的问题之一本课题主要完成一个个性化推

数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交

针对传统协同过滤算法中存在数据稀疏性问题，提出融合协同过滤的线性回归推荐算法。根据用户对项目的评分以及用户和项目的自身特征，构建用户间和项目间相似矩阵。基于相似矩阵，选出用户和项目最近邻集合，分别通过

协同过滤是推荐系统中最有效的方法之一，推荐算法评分预测的精确性受到最近邻居的提取以及项目或用户相似度计算的两个关键点的影响。根据用户行为相似性原理，采用最大交集法提取与当前项目共同评分最多的邻居作为最

针对传统协同过滤算法中用户的个性化评价标准导致评分值不能合理地表达用户对项目的偏好程度问题，提出满意区间的概念，并设计了一种协同过滤推荐算法。该算法首先根据用户各评分值的使用概率建立其与满意区间的映射

基于KNN邻居选择的协同过滤推荐算法在邻居选择时没有考虑邻居的盲目跟风性，导致部分邻居用户在预测目标用户对未知项目评分时的作用很小。针对这一问题，提出贡献因子，从非共同评价项目集这一角度切入，考虑邻居

基于用户的协同过滤算法的电影推荐（稀疏矩阵）含代码和Netflix数据（800万+条，分测试集和数据集），博客中有讲解