item-based algorithm

最新推荐文章于 2023-12-27 17:25:50 发布
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#item-based

本文详细介绍了基于用户共现矩阵的商品推荐算法原理，包括矩阵的定义、操作及推荐度计算过程。通过实例展示了如何根据用户购买历史生成推荐商品评分。

6.2 章节
http://openresearch.baidu.com/u/cms/www/201210/30144944cqmu.pdf;jsessionid=27FE07729A54FE415012B97849E2D1C1

其实，最主要的只是这样一张图：
item-based

  • 101,102是每个item的id
  • 最左边的大矩阵（记为A），用户的共现矩阵（co-occurrence matrix）。以购买为例子，购买101自己的，5个人；购买了101和102的，3个人…
  • 右边的列向量（记为B），用户U3自己的购买记录，比如买了101商品2次，买了104商品4次…
  • 矩阵相乘的结果（记为R），就是各商品的推荐度。去除已购买的商品，按得分排序下来。
  • 这么理解。以A的第一行为例，表示其他各个商品，与101的关系。再乘以B，即用户已购买的商品，得到的就是101这个商品的评分。

基于这样的逻辑，根据共现矩阵的定义不同，可以有看了又看，看了又买，买了又买等等的解析…

使用Pytorch从零开始构建Energy-based Model
GarryWang1248的博客
11-27 2744
知识回顾:[1][2][3][4][5][6][7][8]在本教程中，我们将研究，并重点关注它们作为生成模型的应用。在 2012 年深度学习大肆炒作之前，能量模型一直是一种流行的工具。然而，近年来，由于提出了改进的训练方法和技巧，基于能量的模型越来越受到关注。尽管它们仍处于研究阶段，但它们已证明在某些情况下优于强大的生成对抗网络，业已成为生成图像的最先进技术。因此，了解基于能量的模型很重要，由于理论有时可能很抽象，我们将通过大量示例来展示基于能量的模型的思想。
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SQR逐次超松弛迭代法（matlab代码实现）
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无线通信MIMO VBLAST的matlab仿真
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无线通信MIMO VBLAST的matlab仿真。分为2x2 MIMO或2x4MIMO，可调参数。瑞利信道，BPSK、QPSK、16QAM可调。接收检测算法是MMSE，曲线是速率-信噪比。
mahout分布式：Item-based推荐
july_2的专栏
03-26 3178
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mahout的itembased推荐算法改造
linger(心怀梦想，活在当下，知乎ID：linger liu)
02-16 1760
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CF中User-Based与Item-Based的区别
weixin_39400271的博客
11-05 1482
先来了解以下两者的实现思路： User-Based算法基本思路： 找到与目标用户购买过相（同）类似商品的用户，作为相似用户； 得到相似用户评价很高的，并且目标用户没有评分过（购买过）的Item，并推荐给目标用户； Item-Based算法基本思路： 计算目标用户评分过（购买过）的Item与其他Item的相似度； 根据目标用户的历史行为和物品的相似度，为目标用户生成推荐列表； ...
Mahout: distributed item-based algorithm 1
术业有专攻
05-04 110
co-occurrence matrix Instead of computing the similarity between every pair of items, it’ll compute the number of times each pair of items occurs together in some user’s list of preferences, ...
论文阅读 - Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
weixin_30539835的博客
09-17 505
本文是我在阅读推荐系统经典论文 Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 时候记录的笔记。 协同过滤算法 协同过滤算法（collaborative filtering algorithm, CF）基于当前用户先前的行为（评分、购买记录等），以及与该用户相似的用户的行为，来给当前用户推荐其可能喜欢的物品（ite...
Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
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论文笔记《Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms》
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一、基本信息 论文题目：《Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms》 发表期刊及年份：WWW 2001 二、摘要 近几年由于可获得信息的大量增长和访问网站的用户数大量增加，产生了一些重要的挑战：产生高质量的推荐、每秒为大量用户和物品实现实时推荐和在面临数据稀疏性的情况下如何实现快速收敛。在传统的协同过滤网络中，由于用户的增长而变得效果很差。为了解决这些问题，作者提出了基于物品的协同过滤算法。基于物品的协同过滤算法首先分析用户-物
Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms - 2001年 - 被引用7190次
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07-11 1608
sfd
item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item c
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item-based collaborative filtering recommendation algorithm combining item c是一种基于物品的协同过滤推荐算法，在推荐系统中被广泛应用。该算法的核心思想是通过分析用户对不同物品的行为数据，找出与物品c...
2019_WSDM_Session-Based Social Recommendation via Dynamic Graph Attention Networks
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[论文阅读笔记]2019_WSDM_Session-Based Social Recommendation via Dynamic Graph Attention Networks 论文下载地址： https://doi.org/10.1145/3289600.3290989 发表期刊：2019 Publish time: WSDM 作者及单位: Weiping Song School of EECS, Peking University songweiping@pku.edu.cn Zhiping Xi
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Batch Normalization & Layer Normalization
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Batch Normalization： 原文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 详细说明：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313 理解：http://blog.csdn.ne
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对于一个分类，判断它本身是否“纯净”，可以用熵、基尼不纯度 遇到两个分布的距离，可以用KL 判断两个量的相关性，比如某个特征与某个类别是否有关系，可以用互信息（其实它与条件熵，差不多） 基本内容： http://www.cnblogs.com/TtTiCk/archive/2008/06/25/1229480.html 连续型的时候： http://blog.youkuaiyun.com/daringpig/
知识图谱
Sigh～
07-11 2719
周末讲座的内容，很泛的了解。 另外，transE 优化目标，头实体+关系=尾实体，低维语义表示，这想法赞。建模！或者参考这篇：http://www.tuicool.com/articles/jEzmUv一 开始的是one hot，cout base distribute representation，再到后面的同一语义空间 第一方面，三元组的形式 transE 优化目标，头实体+关系=尾
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