关联规则和协同过滤思维导图

最新推荐文章于 2024-06-20 20:15:00 发布
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分类专栏： 模型、算法
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关联规则和协同过滤思维导图

关联规则和协同过滤思维导图

【数据挖掘】关联规则 思维导图
06-20
关联规则 思维导图
关联规则与协同过滤
weixin_41636030的博客
03-18 1999
关联规则 如果女票说：圣诞节你买了SK-2神仙水，元旦你给我买。。。 你该怎么办 去柜台问导购员 <- 基于关联规则的推荐 看女票较相似的闺蜜买什么 <- 基于用户的协同过滤 看买过SK-2的人还买了什么 <-基于物品的协同过滤 推荐系统评价指标 第一层次：基于数据的指标 – 预测评分准确度，预测评分关联，分类准确度，排序准确度 – 准确率，召回率，准确率提高率，召回率提高...
机器学习-08-关联规则和协同过滤
IT从业者的成长历程
04-10 1575
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中关联规则和协同过滤。
学习分享：推荐系统：基于协同过滤的思维导图分享
lu_yunjie的专栏
08-15 409
推荐系统结构图： 协同过滤初步思维导图： 总结： 用思维导图的方式记录学习知识，对梳理知识点非常有帮助！
关联规则与基于用户/物品协同过滤（隐语义模型）
weixin_41636030的博客
04-14 1869
关联规则和协同过滤 推荐系统的评价指标 第一层次：基于数据的指标 – 预测评分准确度、预测评分关联、分类准确度、排序准确度 第二层次：商业应用上的关键表现指标 – 用户受推荐影响后的转化率、客单价、购买品类数和活跃度等的变化 第三层次：用户真实体验 推荐系统特殊评价指标（现在比较流行） 多样性/新颖性/惊喜度 多样性：描述推荐系统中推荐结果能否覆盖用户不同兴趣领域；一般通过推荐列表中物品的两两间不...
下一代工作方式：飞书思维导图，功能列表
12-06
飞书思维导图与其他飞书组件（如文档、日历、任务等）深度集成，用户可以直接从思维导图中创建任务，或者将导图链接插入到聊天和文档中，实现跨功能的高效协同。 6. **文件内容解析**： 提供的压缩包文件可能包含...
知识图谱 (2023.1.12)【思维导图，本人当天阅读的思维导图】本人绘制.zip
01-13
4. **推荐算法**：推荐系统常用的算法有基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐等。知识图谱可以增强这些算法，通过引入更丰富的上下文信息和理解用户及物品的深层关系，从而提高推荐的准确性和解释性。 5. **人工智能...
Ruby学习思维导图.pdf
07-04
### Ruby学习思维导图知识点详解 ...以上思维导图覆盖了 Ruby 编程语言的关键知识点，旨在帮助开发者系统地学习和理解 Ruby 的各个方面。无论是初学者还是有经验的开发人员，都可以从中获得有价值的参考信息。
思维导图设计工具
05-25
5. **过滤与搜索**：内置的过滤功能可以快速定位特定内容，而搜索功能则能帮助用户在大型思维导图中查找特定信息。 6. **导出与分享**：完成的思维导图可以导出为多种格式，如图片、PDF、Markdown等，便于在各种...
【数字化思维导图创建】：在印象笔记中管理思维导图的策略
本文旨在概述数字化思维导图的原理、优势和应用，通过深入分析印象笔记等平台的数字化工具，探讨创建和管理思维导图的实用方法。同时，文章强调了数字化思维导图在实践中的应用价值，例如个人知识管理和团队项目规划...
协同推荐与关联规则的区别
06-05
本文简述了：什么是关联规则，什么是协同过滤推荐，及两者的联系。指出了关联规则的推荐面向事务的；而协同推荐则基于用户在一段时间内的购买偏好，是个性化的推荐。
商务分析导论——关联规则（关联分析）
CCeleste database
05-30 809
关联规则是商务分析、数据挖掘的基本方法之一，以下提供了思维导图和解释，可以方便快速的学习该方法。 关联规则 定义 名词 文字语言 事务 每一条交易称为一个事务 项 交易的每一个物品称为一个项 项集 包含零个或多个项的集合叫做项集 k−项集 包含k个项的项集叫做k-项集 支持度 同时购买X、Y的订单数占总订单数的比例 频繁项集 支持度大于或等于某个阈值的...
非监督学习算法（聚类、降维、关联规则挖掘）--机器学习--思维导图手写笔记（32）
好好学习，天天向上
08-06 2040
一、思维导图（点击图方法） 二、补充笔记 三、K-means算法的收敛性 说明： 当聚类中心μ确定时，求得的各个数据的cluster满足聚类目标函数最小。 当数据cluster确定时，求得的聚类中心μ满足聚类目标函数最小。 可以发现，k-means的两个步骤都是在降低聚类目标函数的函数值，并且聚类的目标函数的函数值的下界为0.  所以，可以k-means可以收敛。  ...
协同过滤和关联规则分析的区别是什么
每天积累一点，一年后你会发现，自己变化很大
12-01 6461
邵兵，在实践中完善方法论... 许玉赢、yan ming、坦途 等人赞同 协同过滤 (Collaborative filtering)，按维基百科的说法，有广义和狭义两种定义。现在讨论较多的是狭义的定义，在电商网站应用比较广泛。狭义的定义指的是，通过收集群体用户的偏好信息，自动化预测（过滤）个体用户可能感兴趣的内容。协同（collaborating）是群体行为，过滤（fil
用关联算法做协同过滤:
dianguo4964的博客
07-26 577
一般我们可以找出用户购买的所有去拼数据里频繁出现的项集序列，然后做频繁集挖掘，找到满足支持度阈值的关联去拼的频繁N项集或者序列。如果用户购买了频繁项集N项集或者序列里的部分商品，那么我们就可以将频繁序列或频繁项集里的其他物品按移动的评分规则推荐给用户，这个评分规则可以包括支持度、置信度和提升度等。 关联规则常用的算法有： 　Apriori算法 FP Tree（F...
推荐系统的初体验（关联规则，协同过滤）
zhixiongzhao的博客
06-03 5494
最近接触了一个推荐系统的建设项目，于是我顺便回顾了一下之前零星学到的推荐知识，把一些困惑很久的问题弄明白了，所以来总结一下。 一般意义下的推荐系统是指个性化推荐，类似简单的排行榜推荐或者关联规则推荐被认为是不够个性化的。不过我困惑的问题也正在于这里，所以我来描述一下关联规则和协同过滤这两个典型的推荐方法。 关联规则是数据挖掘中的典型问题之一，又被称为购物篮分析，这是因为传统的关联规
协同过滤与关联规则分析：原理、实现与应用
qq_64355981的博客
06-20 2204
在推荐系统领域，协同过滤算法和关联规则分析是两种常用的技术。协同过滤算法通过分析用户之间的行为相似性来推荐项目，而关联规则分析则用于发现项目之间的有趣关系。最后，将介绍关联规则分析的基本概念，并详细说明 Apriori 算法的步骤和代码实现。本文介绍了协同过滤算法的原理、相似度计算方法，并通过 Python 实现了余弦相似度计算和在 DataFrame 中应用相关系数。此外，还介绍了关联规则分析的基本概念，并详细说明了 Apriori 算法的步骤和代码实现。相似度计算是协同过滤算法的核心。
关联规则和协同过滤的区别
我是小菜鸟的博客
11-14 4918
关联规则和协同过滤都是集体智慧编程(collective intelligence)的运用，可以说关联分析是协同过滤的理论基础，都是基于大众的行为数据做出决策 关联规则 使用关联规则算法可以从大量的过往交易数据中获取规则。它可以是会同时被购买的商品之间的关联规则，也可以是按时间依次被购买商品的序列模型。 协同过滤 协同过滤推荐分为两类： 1.基于用户的协同过滤（UBCF） 基于用户的协同过滤推荐算...
一句话+一张图——说清楚Aprioir关联规则算法
土豆洋芋山药蛋的博客
06-24 4671
一句话 关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分析(associati analysis) 或者 关联规则学习（association rule learning） 一张图 解释一下这张图： 在关联规则Aprioir算法中，有两个很重要的概念，分别是频繁项集（frequent item sets），关联规则（associational rules）...
生成协同过滤算法思维导图
最新发布
04-02
<think>嗯，用户想要生成关于协同过滤算法的思维导图示例，并且可能需要图解。首先，我需要明确用户的具体需求。协同过滤算法是推荐系统中的常用方法，所以思维导图应该涵盖其基本概念、类型、关键步骤、优缺点和应用场景。 接下来，分解问题。用户可能需要了解思维导图的结构，比如主要分支应该有哪些内容。根据协同过滤算法的知识体系，可以分为定义、类型（基于用户、基于物品、混合）、关键步骤（数据收集、相似度计算、生成推荐）、优缺点以及应用场景。每个分支下还需要更细化的内容，比如相似度计算方法有哪些，如何处理冷启动问题等。 然后要考虑如何组织这些信息，确保逻辑清晰。可能需要参考协同过滤的标准教材或权威资料来保证准确性。同时，用户提到需要示例和图解，所以最好在回答中描述思维导图的框架，并建议使用工具如XMind或MindMaster制作，或者提供生成示例的方法，比如使用Mermaid语法绘制简化的图示。 还要注意用户提到的引用，比如站内引用中的类别描述提到需要电子版资料，所以可能需要推荐相关资源或工具。另外，用户可能希望思维导图能帮助他们快速掌握协同过滤的核心要点，因此内容需要简洁明了，重点突出。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索，比如优化方法、与其他算法的对比，以及实际应用中的挑战。这些相关问题可以引导用户深入理解协同过滤算法，并解决实际应用中可能遇到的问题。 需要确保回答符合系统级指令，比如使用正确的LaTeX格式，中文回答，结构清晰。同时检查是否有遗漏的部分，比如是否涵盖了所有必要的分支，示例是否清晰，以及是否自然地引用了相关文献。</think>### 协同过滤算法思维导图设计框架 #### 1. 核心概念（中心节点） - 定义：基于用户行为数据的推荐算法 - 核心思想：群体智慧（"相似用户/物品会产生相似偏好"） - 数学表达：$$ \hat{r}_{ui} = \bar{r}_u + \frac{\sum_{v \in N(u)} sim(u,v)(r_{vi}-\bar{r}_v)}{\sum_{v \in N(u)} sim(u,v)} $$ #### 2. 算法类型（一级分支） - **基于用户的协同过滤** - 计算用户相似度（余弦相似度、皮尔逊系数） - 生成近邻用户集 - 预测评分公式：$$ \hat{r}_{ui} = \bar{r}_u + k \sum_{v} sim(u,v)(r_{vi}-\bar{r}_v) $$ - **基于物品的协同过滤** - 物品相似度矩阵构建 - Slope One算法变体 - 更新策略：增量式计算 - **混合协同过滤** - 加权混合 - 交叉混合 - 特征组合 #### 3. 关键步骤（流程分支） ```mermaid graph TD A[数据收集] --> B[预处理] B --> C[相似度计算] C --> D[邻居选择] D --> E[预测生成] E --> F[结果评估] ``` #### 4. 优缺点分析 - 优势： - 无需领域知识 - 发现长尾物品 - 自适应进化（用户行为积累） - 挑战： - 冷启动问题 - 数据稀疏性 - 可扩展性瓶颈 #### 5. 应用场景 - 电商推荐（"购买了X的用户也买了Y"） - 视频平台（相似观影记录推荐） - 社交网络（可能认识的人） [^1]: 关于推荐系统的问题分解方法可参考目标-手段分析法框架 [^4]: 根据学习资料需求分类标准，此内容属于推荐算法类电子资料
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