推荐系统----Content-based Systems

最新推荐文章于 2023-01-07 09:45:57 发布
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分类专栏： Algorithm MLDM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aspirinvagrant/article/details/40475469
本文介绍了推荐系统中基于内容的推荐方法，该方法通过分析物品信息内容与用户兴趣的相关性进行过滤和推荐。首先建立用户和物品的Profile，然后评估用户兴趣与物品内容的相关程度，将最匹配的物品推荐给用户。尽管这种方法能有效利用信息，但也存在依赖性过高、难发现新兴趣和难以推荐给新用户等问题。

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问题定义


推荐系统的关键问题


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基于内容的推荐（Content-based Recommendations）
weixin_30245867的博客
04-10 4678
[本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/04/10/2440488.html，转载请注明出处] Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content...
推荐系统-基于内容的推荐算法（Content-Based）
汪云辉的博客
08-31 3345
基于内容的推荐算法（Content-Based） 简介 基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。 例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧电影，那么我们基于这样的已知信息，就可以将电影A推荐给该用户。 基于内容的推荐实现步骤 画像构建。顾名思义，画像就是刻画物品或用户的特征。...
Content-based-Recommender-System:它是基于内容的推荐系统，对数据集中的N个最相似项目使用tf-idf和余弦相似度
03-11
基于内容的推荐系统 它是基于内容的推荐系统，对数据集中的N个最相似项目使用tf-idf和余弦相似度
推荐算法1-content based recommendation
小羊哈利
08-30 4906
由于本人从来没有真正意义接触过推荐算法，但是找工作时时不时被问到，所以为了避免完全答不出来的尴尬，就临时抱佛教，不求深究，只当了解。所以如果你是查找资料不小心点进来，估计你要失望了，不过文章应该都很短，所以可以随意浏览一下，于你就当温习之用，与我就当笔记之效。推荐算法，先按照大的思想分为两类：content based recommendation，基于内容的推荐算法，简称CB算法；Collabor
［机器学习］content-based recommendation
Leslie的专栏
08-15 2629
本文内容属于 Andrew Ng的《机器学习》公开课笔记，大部分截图均来自Andrew Ng的课件 所谓基于内容的推荐，就是说我们的item具备某些属性attrs，然后我们可以通过某个user的历史评分记录，计算出该user对各种 属性 attr的喜好程度，从而可以给user推荐具备他喜欢的attr的item 比如说，每一部电影，都由 浪漫和动作 两种属性，如下图 我
推荐系统- list of recommender systems
07-06
推荐系统是一种利用算法和技术,根据用户的喜好、行为和其他相关信息,为用户推荐感兴趣的内容或产品的系统。它在电子商务、内容推荐、社交媒体等众多领域得到广泛应用。 推荐系统的核心技术主要有以下几种: 基于...
A review of content-based image retrieval in medical applications.pdf
06-29
Summary Content-based visual information retrieval (CBVIR) or content-based image retrieval (CBIR) has been one on the most vivid research areas in the field of computer vision over the last 10 years....
Content-Based Image Retrieval Systems
09-05
特别是内容检索式图像检索系统（Content-Based Image Retrieval Systems, CBIR），近年来成为了学术界和工业界的研究热点。CBIR系统通过分析图像的内容，如颜色、纹理、形状等特征，允许用户不依赖于文字描述来检索...
Content-Based Recommender System
weixin_33919950的博客
01-28 243
Content-Based Recommender System是基于产品（商品、网页）的内容、属性、关键字，以及目标用户的喜好、行为，这两部分数据来联合计算出，该为目标用户推荐其可能最感兴趣的产品。 有几个点值得注意： a、并不太关注其他用户的喜欢、行为或评分等，仅仅关注目标用户； b、适合于新产品的冷启动，但不适合新用户的冷启动； c、像电影、音乐类系统，有可能推荐给用户毫无新意的产品...
【ML 吴恩达】15 基于内容和协作过滤的推荐系统引擎(Content-based or Collaborative filtering)
BetterBench的博客
12-24 566
目录1 推荐系统简介2 基于内容的推荐系统3 协作过滤推荐系统3.1 基于用户的协作过滤（User-based）3.2 基于项目的的协作过滤（Item-based）3.3 以上两者的区别3.4 协作过滤的挑战 1 推荐系统简介 （1）含义：推荐系统会尝试捕捉这些模式 和类似行为，以帮助预测您可能喜欢的其他内容。 （2）举例： • 购物推荐：电子书、书、电影… • 在社交媒体上，网站，如 Facebook 或领英，定期推荐友谊。 推荐系统甚至可以用来个性化您的网络体验。 （3）驱动因素分类 基于内容的推荐
基于内容的推荐算法（Content-based）和多准则推荐算法（Multi-criteria）区别
虚拟-Worder的博客
04-08 807
最近因毕设需求纯手动撸了个性化景点推荐系统，写论文的时候却发现有两个概念比较模糊，如下： 基于内容的推荐算法某些论文说的过于学术化，说简单点就是对 Item进行特征拆分，将这些特征做成tag标签或者向量，来匹配特定胃口的用户。而基于多准则的推荐算法呢？Wikipedia上说是系统预测用户对一个item的评分时会综合考虑多方面准则。那么问题来了，我Content-based也考虑了item的多...
推荐系统（4）——推荐算法1(基于内容和协同过滤)
weiyaner的博客
12-27 7753
文章目录1 基于内容的推荐（Content Based）1.1原理1.2 算法流程1.3 优/缺点2 协调过滤（Collaborative Filtering）2.1 CF的理论基础（1）U-U矩阵相似度计算（Pearson系数）（2）V-V矩阵相似度计算（余弦相似度）（3）U-V矩阵降维2.2 基于领域的协调过滤推荐（1）User-CF（2）Item-CF（3） 两种模式的比较2.3 基于模型的协同过滤推荐（1）基于隐语义模型（latent factor model，LFM）1.LFM简介2.数学推导3.
content-based recommendation 概述认识的强化版
shitaixiaoniu的专栏
06-24 797
参考：Content-based Recommendation Systems Content-based Recommendation Systems 目的是找到 item 与用户偏好的相似度。 1 item representation item表示一般有两种：一种是结构化的数据，一般存储于数据库中。另外一种是非结构化的数据，比如一篇文档。非结构化的数据不好表达，一般将其
Spark原理
weixin_43793061的博客
08-11 297
spark和mr的区别 spark的中间结果存储在内存中，mr的中间结果存储在hdfs的磁盘上 弹性分布式数据集RDD 血统 checkpoint容错 DAGScheduler TaskScheduler job、stage、task之间的关系 rdd的宽窄依赖，使用宽依赖来划分stage 两种数据集 DataFrame DataSet SPARK作业运行流程 1、driver程序main方法创建sparkContent对象 2、sparkContent向cluster Manager申请cpu、内存计算
基于内容的推荐算法（Content-Based）
weixin_43894652的博客
01-07 4369
基于内容的推荐方法是非常直接的，它以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算。例如，假设已知电影A是一部喜剧，而恰巧我们得知某个用户喜欢看喜剧电影，那么我们基于这样的已知信息，就可以将电影A推荐给该用户。
经典推荐算法（基于内容的推荐算法）
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weixin_52593484的博客
10-08 2万+
基于内容的推荐算法简介
推荐系统7---基于内容的推荐（ContentBasedRecommend）
weixin_41403341的博客
07-09 1871
推荐系统7：基于内容的推荐
基于内容的推荐系统（content-based recommender system）
LilyNothing的博客
08-15 5313
基于内容的推荐系统（content-based recommender system）1. movie rating predict比如要预测一位观影者对于还未观看过的电影的评分，并根据他的观影记录给予推荐相应的电影。 如上图所示，需要算表格中问号的评分，那么就需要一个算法来进行实现。给出x0=1,使得特征变量成为三元向量。其中的thera是通过某种算法得到，在后面的习题中是根据代入数字进行计
推荐系统：Content-based & Collaborative Filtering
糖葫芦君的博客
01-03 6304
X = set of 顾客 S = set of 商品 Utility function: X ×\times× S = R R = 打分的集合 本文将主要针对以下关键问题进行阐述： （1） 收集矩阵中已知的打分：怎么收集utility matrix中的数据 （2） 根据已知的打分推断未知的得分：我们主要关心的是未知的高分项，因为我们只想知道客户喜欢什么而不关心客户不喜欢什么 （3） 评估推断方...
Accumulated Polar Feature-based
最新发布
03-08
### Accumulated Polar Feature-Based Method in Computer Vision The accumulated polar feature (APF)-based method is a robust technique used primarily within the domain of computer vision and image processing to analyze, recognize patterns, and extract features from images. This approach leverages the transformation of Cartesian coordinates into polar coordinates around key points identified within an image. #### Key Concepts Transforming data into polar space allows for more effective representation of circular or radial structures present in visual content. The accumulation process involves aggregating information over specific angular sectors at varying radii from selected keypoints. By doing so, this method can capture both local texture details as well as broader structural characteristics simultaneously[^1]. #### Implementation Steps To implement APF-based methods effectively: - **Keypoint Detection**: Identify distinctive regions across different scales using algorithms like SIFT or FAST. - **Polar Transformation**: Convert neighborhoods surrounding these keypoints into polar coordinate systems where each point has distance \( r \) and angle \( θ \). - **Feature Extraction**: Aggregate intensity values along concentric circles centered on detected keypoints while dividing them into multiple bins based upon angles. Here's how one might code such functionality in Python with OpenCV library support: ```python import cv2 import numpy as np def compute_polar_features(image, kp): # Extract patches around keypoints patch_size = 32 winSize = (patch_size, patch_size) descriptors = [] for p in kp: x, y = int(p.pt[0]), int(p.pt[1]) # Crop region of interest roi = image[y-patch_size//2:y+patch_size//2, x-patch_size//2:x+patch_size//2] # Compute gradient magnitude and orientation mag, ang = cv2.cartToPolar(cv2.Sobel(roi,cv2.CV_64F,1,0,ksize=5), cv2.Sobel(roi,cv2.CV_64F,0,1,ksize=5)) # Create histogram per sector hist = np.zeros((8,)) bin_edges = np.linspace(-np.pi,np.pi,9) for i in range(len(mag)): idx = np.digitize(ang[i],bin_edges,right=True)-1 if(idx>=0): hist[idx%8]+=mag[i] descriptors.append(hist.flatten()) return np.array(descriptors).astype(np.float32) img = cv2.imread('example.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) detector = cv2.FastFeatureDetector_create() keypoints = detector.detect(img,None) descriptors = compute_polar_features(img,keypoints[:10]) # Limit number of keypoints processed here print(f"Descriptors shape: {descriptors.shape}") ``` This script demonstrates extracting simple histograms representing distribution of gradients' orientations inside patches defined by Fast corners found earlier in grayscale input imagery.
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