计算物品的相似度矩阵

最新推荐文章于 2024-04-16 15:26:51 发布
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计算物品的相似度矩阵

例如现在有A、B、C、D四个用户，分别对a、b、c、d、e五个物品表达了自己喜好程度（通过评分高低来表现自己的偏好程度高低），计算物品之间的相似度矩阵
在这里插入图片描述

算法
1、建立用户物品倒排表
A a b d
B a c e
C b e
D b d e

2、构建同现矩阵
同现矩阵表示同时喜欢两个物品的用户数，根据用户物品倒排表计算出来

同现矩阵表示同时喜欢两个物品的用户数，根据用户物品倒排表计算出来
3、统计每个物品有行为的用户数
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4、计算物品之间的相似度，得到物品之间的相似度矩阵

最低0.47元/天 解锁文章
尘 殇
关注
相似度矩阵遍历 python
jacke121的专栏
09-30 2116
相似度矩阵结果遍历 向量： tensor([[0.4284, 0.7538, 0.4982], [0.8600, 0.0694, 0.5055]], dtype=torch.float64) 相似度矩阵： 因为是笛卡尔积，结果有一半多是重复的： tensor([[1.0000, 0.6726], [0.6726, 1.0000]], dtype=torch.float64) 0 1 tensor(0.6726, dtype=torch.float64) 相似度归一...
相似度计算
wepon的专栏
12-28 1万+
相似度计算 @author：wepon @blog：http://blog.youkuaiyun.com/u012162613/article/details/42213883 《Machine Learning in Action》笔记，相似度计算，基于python+numpy。 在推荐系统中，我们需要计算两个物品的相似度，对于物品的描述，一般都可以量化为一个向量，于是两个物品之
基于python计算物品之间的相似度矩阵
qq_44996650的博客
04-25 3627
计算物品之间的相似度矩阵 例如现在有A、B、C、D四个用户，分别对a、b、c、d、e五个物品表达了自己喜好程度（通过评分高低来表现自己的偏好程度高低），计算物品之间的相似度矩阵 算法 1、建立用户物品倒排表 A a b d B a c e C b e D b d e 2、构建同现矩阵 同现矩阵表示同时喜欢两个物品的用户数，根据用户物品倒排表计算出来 3、统计每个物品有行为的用户数 4、计算物品之间的相似度，得到物品之间的相似度
python 求连线相似度_用python实现【ItemCF】算法
weixin_39638305的博客
11-22 398
基于物品的协同过滤算法主要思想有两步：1)计算物品之间的相似度2)根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表笔者自己动手实现该算法，算法流程为：基于【用户，项目，评分】划分训练集与测试集计算每一个用户的【用户-物品】倒排表Ci所有Ci求和得到总的【用户-物品】倒排表C(Cij表示同时喜欢物品i和j的用户数，即相似度的分子部分)求相似度分母部分，得到矩阵W_(W_ij表示喜欢物品i...
分别用matlab和python计算物品相似度矩阵（Jaccard系数
微电子学与固体电子学-俞驰
05-12 1万+
用户\物品 A B C D E 101 1 1 0 0 1 102 0 1 0 1 0 103 1 1 1 1 1 104 1 1 0 1 0 105 1 1 0 0 1 106 0 ...
计算物品之间的相似度矩阵$$基于物品的协同过滤算法
Yuka_bro
04-25 3499
公式一: 构建数据集 import pandas as pd import numpy as np user_score_dict = pd.DataFrame({ "A": {"a": 3.0, "b": 4.0, "c": 0.0, "d": 3.5, "e": 0.0}, "B": {"a": 4.0, "b": 0.0, "c": 4.5, "d": 0.0, "e": 3.5}, "C": {"a": 0.0, "b"
sklearn 相似度矩阵_基于Sklearn机器学习实战---基于Sklearn模块的链路预测
weixin_42503757的博客
12-31 671
Sklearn简介自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotlib库的基础上。利用这几大模块的优势，可以大大提高机器学习的效率。sklearn拥有着完善...
Spark机器学习：同现相似度矩阵
Javis486的专栏
10-25 9725
同相似度可用于为协调过滤推荐中，查找相似的物品或者用户。下面对同相似度进行简单的定义 物品i和物品j的同相似度公式定义：   其中，分母是喜欢物品i的用户数，而分子则是同时喜欢物品i和物品j的用户数。因此，上述公式可用理解为喜欢物品i的用户有多少比例的用户也喜欢j  (和关联规则类似) 但上述的公式存在一个问题，如果物品j是热门物品，有很多人都喜欢，则会导致Wij很大，接近于1。因此会
python权重相似度矩阵_如何在numpy python中创建相似度矩阵？
weixin_32204687的博客
02-21 1038
从技术上讲,这不是一个编程问题,而是一个数学问题.但我认为你最好使用方差 – 协方差矩阵.或相关矩阵,如果值的比例非常不同,比如说,而不是：>>> xarray([[5, 3, 0],[3, 0, 5],[5, 5, 0],[1, 1, 7]])你有：>>> xarray([[5, 300, 0],[3, 0, 5],[5, 500, 0],[1, 100, 7...
python快速两两元素求相似矩阵
weixin_46713695的博客
08-15 1195
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产品相似度计算
01-14
这使用matlab做的关于产品方案和客户需求相似度计算的程序，自己第一次做的，请多多指教。
推荐系统中物品相似度计算
tumantou2hao的博客
03-21 7490
原文地址：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9448043.html 这次介绍Item(User)相似度的计算方法，其广泛运用于基于邻域的协同过滤算法的推荐系统。简而言之，基于邻域，就是基于相邻的元素进行推荐，而相邻元素的得到过程就是相似度的计算过程。 对于空间上的点来说：传统机器学习模型中KNN的距离度量方法（如欧式距离等），距离越近的点我们把他们归为一类，也可以说他...
【Python进阶】Python计算consine相似性矩阵
sxl的博客
12-16 891
python计算相似矩阵
Chapter 2 End to End Machine Learning Project学习笔记
花间一壶酒的博客
10-23 273
Chapter 2 End to End Machine Learning Project 对于类别特征使用OrdinalEncoder，ML算法会认为离得近的数字特征比离得远的数字特征相似。所以推荐OneHotEncoder。 If a categorical attribute has a large number of possible categories (e.g., country code, profession, species, etc.), then one-hot encod‐
协同过滤算法学习笔记与相似度矩阵Python实现
qq_33793792的博客
09-30 2160
方法： 基于邻域的算法、隐语义模型、基于图的随机游走算法等。 基于邻域算法应用最广泛 分为：基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法： 定义：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品 ...
实际应用中常用的相似度计算方法详解--图解--通俗易解
Western_europe
11-02 1644
相似度计算总结 + 图解 在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析，数据挖掘中的分类聚类（K-Means等）算法，搜索引擎进行物品推荐时。 相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离，如果距离小，那么相似度大；**如果距离大，那么相似度小。**比如两种水果，将从颜色，大小，维生素含量等特征进行比较相似性。 问题定义：有两个对象X,Y,都包含N维特征，X=(x1,x2,x3,………,xn),Y=(y
常用的相似度计算方法原理及实现
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常用相似度计算公式
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qq_35215756的博客
04-16 1714
但上述的公式存在一个问题，如果物品y是热门物品，有很多人都喜欢，则会导致W(x, y)很大，接近于1。因此会造成任何物品都和热门物品交有很大的相似度。公式中分母是喜欢物品x的用户数，而分子则是同时对物品x和物品y感兴趣的用户数。Tanimoto相似度也称为Jaccard系数，是Cosine相似度扩展，多用于文档相似度就算。利用多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值范围为[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。这个格式惩罚了物品y的权重，因此减轻了热门物品和很多物品相似的可能性。
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