推荐系统实践（1）——windows环境下安装scikit-surprise实现协同过滤算法

最新推荐文章于 2024-09-13 15:49:01 发布
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#Surprise #协同过滤 #推荐系统

关于Surprise功能及使用直接看官方文档

Surprise是一个用于推荐系统构建和分析的开源库。
surprise官方文档（最好的学习资源没有之一）：http://surpriselib.com/

windows环境下安装scikit-surprise

conda install -c conda-forge scikit-surprise

需要注意的是目前清华镜像停止了服务，用清华的可以把那个Channel删除，用默认就好。

代码实践及分析

协同过滤算法——Matrix分解与深度学习
AI天才研究院
08-28 592
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 推荐系统（Recommender System）是互联网时代最热门的话题之一。它通过分析用户的历史行为、偏好和兴趣等特征，为用户推荐可能感兴趣的内容或商品。其中一种常用的推荐系统算法——协同过滤算法（Collaborative Filtering Algorith
推荐系统实践 - 01推荐系统综述
weixin_43890707的博客
05-04 680
推荐系统综述1 什么是推荐系统2 推荐系统的应用3 推荐系统的测评3.1 推荐系统实验方法3.2 推荐系统评指标3.3 推荐系统评测维度 1 什么是推荐系统 生活应用场景： 当用户有明确需求时：可以浏览所有商品、借用分类信息、通过搜索引擎找到需要的东西。 举例：买花生米可以在小卖部浏览所有商品 、在沃尔玛根据商品分类信息、在淘宝 通过搜索获得。 当用户没有明确需求时：在信息过载的情况下，需要一个...
读书笔记-- 京东电商推荐系统
MusicDancing的博客
11-06 927
今天记录一下推荐系统的读书笔记 京东电商推荐系统实践 1. 简介 京东电商推荐系统实践 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验，主要包括： 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 ▌简介 说到推荐系统，最经典的就是协同过滤，上图是一个协同过滤的例子。协同过滤主要分为俩种：user-based 基于用户的协同过滤和 item-based 基于商品的协调过滤。 但是，现在绝大多数推荐系统都不会直接使用协同过滤来做...
Windows安装scikit-surprise
北国觅梦
04-09 901
对于经常出错下载Microsoft Visual C++，但是那个地址又是无效的。同时使用pip安装总是失败 或者或者error: Unable to find vcvarsall.bat 所以一定要先安装Twisted pip install Twisted conda install -c conda-forge scikit-surprise ...
推荐系统实践
不忘初心不动摇
04-11 3238
目录 一、综述 1、什么是好的推荐系统 2、推荐系统试验方法 3、评测指标 4 评测维度 二、协同过滤算法 1、基于邻域的算法 1.1 基于用户的协同过滤算法--UserCF 1.2 基于物品的协同过滤算法--ItemCF 1.3userCF和ItemCF的区别 2、隐语义模型(LFM) 3、基于图的模型 三、冷启动问题 1、利用用户注册时填写的人口统计学信息给...
推荐系统实践——好的推荐系统
weixin_57105037的博客
09-13 1298
推荐系统：在信息过载时，一种为客户提供筛选、提出建议供用户选择的工具。推荐系统的基本任务是联系用户和物品，解决信息过载的问题。
SpotFi-master_Surprise!_spotfi_singlep2t_scikit-surprise_音乐推荐_
10-04
scikit-surprise是一个强大的开源库，专为音乐、电影等领域的推荐系统设计，提供了多种协同过滤算法和评估工具，使得开发者可以轻松实现推荐系统的搭建。 一、scikit-surprise简介 scikit-surprise是基于Python的...
基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统（源码）
06-01
在这个图书推荐系统中，可能涉及到的技术和工具包括Python编程语言、NumPy和Pandas用于数据处理，Scikit-learn或Surprise库实现协同过滤算法，以及数据库如MySQL或MongoDB来存储和检索用户与图书数据。此外，为了...
基于协同过滤算法的电影推荐系统，带vue前后端分离毕业源码案例设计.zip
12-31
《基于协同过滤算法的电影推荐系统——Vue前后端分离实现》 在当今信息化时代，推荐系统已经成为各种在线服务的重要组成部分，特别是在娱乐领域如电影推荐。本项目“基于协同过滤算法的电影推荐系统”是一个集成了...
推荐系统实战——猜你喜欢推荐系统
06-17
在这个“推荐系统实战——猜你喜欢推荐系统”的课程中，我们将深入探讨协同过滤算法在推荐系统中的应用。 协同过滤（Collaborative Filtering, CF）算法是推荐系统的核心，其基本思想是利用用户的行为历史来预测...
推荐系统实践-好的推荐系统(1)
wolf_qu的博客
10-07 572
推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。和搜索引擎不同，个性化推荐系统需要依赖用户的行为数据，个性化推荐系统的主要作用是通过分析大量用户行为日志，给不同用户提供不同的个性化页面展示，来提高网站的点击率和转化率。
推荐系统实践（一）好的推荐系统
qq_20095389的博客
02-17 453
一、思维导图 二、评测指标解释 1、用户满意度 通过用户调查，用户停留时间或者转化率等指标衡量，没有具体公式。 2、预测准确度 评分预测 均方根误差RMSE 平均绝对误差MSE RMSE加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚。 TopN推荐 R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户做出的推荐列表，T(u)是用户在测试集上的行为列表。？？？不太理解。 召回率Recall ...
推荐系统实践--概述
dianliao7817的博客
03-25 639
为什么需要推荐系统 随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（informationoverload）的时代。 在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：作为信息消费者，如何从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；作为信息生产者，如何让自己生产的信息脱颖而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。 推荐系统就是解决...
推荐系统实战（基于机器学习/深度学习）
m0_54634272的博客
03-02 2428
一句话概括，推荐给你感性趣的视频，商品等，让你入迷。
最简单的推荐系统实践
bitcarmanlee的博客
09-27 7248
参考网络上的部分资料，做了个最简单的推荐系统的demo实例。 我们将使用MovieLens数据集，它是在实现和测试推荐引擎时所使用的最常见的数据集之一，包含来自943个用户以及精选的1682部电影的评分。 数据的下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/，可以去上面下载相关数据。直接上代码，具体的说明在注释里。#!/usr/bin/env pyth
推荐系统实践-推荐系统实例(7)
wolf_qu的博客
10-21 882
用户有不同的行为，不同行为产生的结果不同，有些行为产生后需要实时做出反映，例如用户购买商品等，在点击购买后，用户的购买列表中会出现商品，而浏览物品的行为不需要实时存储，根据是否需要实时存储以及数据规模将不同的数据存储在不同的媒介中，需要实时存储的数据存储在数据库和缓存中，大规模的非实时存取数据存储在分布式文件系统中。
【实践】腾讯PCG推荐系统应用实践（附PPT下载链接）
m0_37586850的博客
05-11 675
大家好，今天给大家带来腾讯PCG机器学习部部门技术负责人潘欣在2021年全球机器学习大会上所做的分享《腾讯PCG推荐系统应用实践》，本次分享的PPT共52页，包含如下三大部分：1、腾讯PC...
推荐系统实践--第1章 好的推荐系统
Dby_freedom的博客
12-19 1519
文章目录1. 什么是推荐系统1.1 推荐系统任务1.2 推荐系统方式1.3 什么是推荐系统2. 个性化推荐系统的应用3. 推荐系统评测3.1 推荐系统实验方法3.2 评测指标3.2.1 用户满意度3.2.2 预测准确度3.2.3 覆盖率3.2.4 多样性3.2.5 新颖性3.2.6 惊喜度3.2.7 信任度3.2.8 实时性3.2.9 健壮性3.2.10 商业目标3.3 总结 1. 什么是推荐系统...
django从零搭建基于协同过滤算法的电影推荐系统
最新发布
12-26
### 构建基于协同过滤算法的电影推荐系统 为了实现这一目标，可以采用Django作为Web开发框架来创建应用程序。首先需要安装并配置好Django环境[^1]。 #### 创建项目结构 启动一个新的Django项目用于承载电影推荐应用： ```bash django-admin startproject MovieRecommendationSystem cd MovieRecommendationSystem ``` 接着，在此项目内新建一个名为`movies`的应用程序模块： ```bash python manage.py startapp movies ``` #### 数据库设计与模型定义 在`models.py`文件中定义数据表模式，至少应包含用户、影片以及评分记录三个实体类。对于协同过滤而言，重点在于建立用户-物品之间的交互矩阵： ```python from django.db import models class User(models.Model): username = models.CharField(max_length=50) class Movie(models.Model): title = models.TextField() class Rating(models.Model): user_id = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE) movie_id = models.ForeignKey(Movie, on_delete=models.CASCADE) rating_value = models.FloatField() ``` #### 实现协同过滤逻辑 编写自定义管理命令或者API视图函数处理核心计算过程。这里提供一种简单的方式——通过Python第三方包如`surprise`来进行预测工作。先利用pip工具安装依赖项： ```bash pip install scikit-surprise ``` 随后可以在适当位置导入该库，并调用其内置方法完成训练集准备、相似度测量等工作流程。具体代码片段如下所示： ```python import pandas as pd from surprise import Dataset, Reader, KNNWithMeans from surprise.model_selection import train_test_split reader = Reader(rating_scale=(1, 5)) data = Dataset.load_from_df(pd.DataFrame({ 'userId': [r.user_id.id for r in Rating.objects.all()], 'movieId': [r.movie_id.id for r in Rating.objects.all()], 'rating': [r.rating_value for r in Rating.objects.all()] }), reader) trainset, testset = train_test_split(data, test_size=.25) algo = KNNWithMeans(k=50, sim_options={'name': 'pearson_baseline', 'user_based': False}) algo.fit(trainset) predictions = algo.test(testset) ``` 上述操作实现了基本版的基于项目的协同过滤机制；当然也可以尝试其他类型的近邻算法或是更复杂的机器学习技术进一步优化性能表现。
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