止于至善On the Road

1、推荐系统的发展历史    1994年，美国明尼苏达大学的GroupLens研究组推出了GroupLens系统，该系统首次提出了基于协同过滤来进行推荐的思想，并将推荐问题建立了一个形式化的模型。该推荐系统模型引领了推荐系统今后十几年的发展。GroupLens所提出的推荐系统就是目前基于用户的协同过滤推荐算法(user-based  collaboration filtering algorith...

    本节通过一个电影推荐案例来介绍最简单的推荐模型——基于评分进行排序。    就如同豆瓣电影网页上的top10电影排行榜一样，我们根据IMDB网站的数据建立了一个top10电影榜单。    操作步骤如下：    （1）决定一个指标或分数，对电影进行评价；    （2）计算每一部电影的分数；    （3）根据分数对电影进行排序，输出top10排行结果。    使用的数据链接：IMDB电影评分数...

    在上一节中讲述了如何利用评分对电影进行简单的排序推荐。Python推荐算法案例（1）——根据评分进行排序的电影推荐    本节中，将根据某电影的内容属性(例如电影类别)来推荐相似的电影。   数据来源IMDB电影评分数据    Python程序如下：import pandas as pdfrom numpy import *movies=pd.io.parsers.read_csv('...

    上一节是根据物品item的描述属性进行基于内容的推荐基于内容的电影推荐，本节中还是以电影推荐为例，讲解基于内容的协同推荐算法。    数据来源电影数据    因为很多情况下，用户对于购买过的商品并不会做出评论，所以这里考虑一般性，只利用文件中的观众-电影的浏览记录作为推荐来源。    python代码如下import pandas as pduseritemdata=pd.read_cs...