机器学习（Machine learning）12——Collaborative filtering algorithm(Recommender Systems)

原创 已于 2022-06-09 16:37:20 修改 · 417 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#推荐算法 #算法 #机器学习

于 2022-06-09 16:36:01 首次发布
本文探讨了利用电影成分和用户评分预测电影类型喜好，以及通过用户行为优化算法来预测电影构成，着重介绍了协同过滤算法在个性化推荐中的作用。算法通过集体智慧提升电影评分预测准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录


以预测一部电影的评分为例。

一、已知电影的成分和对此电影的评分，来预测对电影类型的喜好，最后得出对电影的评分。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Optimization algorithm:
在这里插入图片描述

二、已知用户对电影的喜好和对此电影的评分，来预测电影的成分，最后得出对电影的评分

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
Optimization algorithm:
在这里插入图片描述

三、Collaborative filtering algorithm

当你执行算法时，观察大量用户的实际行为来协同的得到更佳的每个人对电影的评分值；每个用户都在帮助算法学习出更合适的特征，然后用这些特征可以更好的预测其他用户的评分。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

推荐系统——机器学习模型完整指南 Recommender Systems — A Complete Guide to Machine Learning Models
AI天才研究院
07-25 159
—类似地，每个项目 i 都有一组注释 Aᴵ(i)——例如“price > 100 $”，“book”，...然后我们通过潜在因子 xᵁₐ εRᶠ 和偏差项 bᵁₐ εR 对每个用户标签进行建模，并且我们假设用户向量表示 pᵤ 及其相关偏差 bᵤ 可以是分别简单地表示为这些项 xᵁₐ 和 bᵁₐ 的总和。基于内容的方法通过已知的元数据来描述用户和项目。这种方法的优点是项目元数据是预先知道的，因此我们还可以将其应用于冷启动场景，其中新项目或用户被添加到平台，并且我们没有用户-项目交互来训练我们的模型。
吴恩达《Machine Learning》-Recommender Systems推荐系统（十六）
丰brother的博客
08-12 582
我们已经在这课上看到了特征对于机器学习很重要，选择的特征将对机器学习算法的性能产生很大的影响。所以在机器学习中对于一些问题，一些算法可以自动地尝试一套好的特征。 还有很多其他的，但是刻在推荐系统中的，将能够对学习这些功能的想法有一点了解，我认为，在机器学习中，至少可以看到一个这样的例子。 其中nμ表示用户数量 nm表示电影数量 r（i，j）=1 表示假如用户j对于第i个电影进行过评分 y^（i，...
推荐系统【Paper解读 item-based collaborative filtering recommendation algorithms】
moonfansLTH的博客
08-26 1650
Paper综述 item-based CF 基础论文 题目：item-based collaborative filtering recommendation algorithms Introduction 传统user-based CF面临两个基础的问题 挑战1：提升cf算法的scalability（real-time） 实时搜索巨大数量的potential neighb...
吴恩达机器学习笔记58-协同过滤算法（Collaborative Filtering Algorithm）
weixin_34221276的博客
03-17 670
　　在之前的基于内容的推荐系统中，对于每一部电影，我们都掌握了可用的特征，使用这些特征训练出了每一个用户的参数。相反地，如果我们拥有用户的参数，我们可以学习得出电影的特征。 　　但是如果我们既没有用户的参数，也没有电影的特征，这两种方法都不可行了。协同过滤算法可以同时学习这两者。 我们的优化目标便改为同时针对
Collaborative Filtering
weixin_34198583的博客
09-18 311
一个经典的推荐系统一般分为召回阶段和排序阶段，召回阶段是指从大量的（可能高达数十亿）的item中选定候选集（一般为几千到几百的范围）的过程，而排序阶段是指对候选集中的item按照用户偏好进行排序。本质上来说，所有推荐算法的目标都是识别用户对某一item的偏好，也就是说，对于如下的一个user-item-preference矩阵，我们需要预测其中任意一点的值： 大部分情况下，这张表是相当稀疏的，而...
Recommender Systems - Collaborative filtering algorithm
王彩旗的技术博客
02-25 231
Preview of basic Collaborative filtering In the last few classes, we know that: If you're given features for movies, you can use that to learn parameters for users figure-1 If you're given parameters for the users, you can use that to learn feature.
协同过滤算法
weixin_44852067的博客
04-17 5416
协同过滤(Collaborative Filtering)算法是一种经典的“推荐算法”， 基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向， 并预测用户可能喜好的产品进行推荐)， 一般是仅仅基于用户的行为数据（评价、购买、下载等）, 而不依赖于项的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附加信息（年龄， 性别等）。基于用户的协同过滤算法(UserCF): 给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品。
Machine Learning-Recommender Systems(推荐系统)
BD的笔记
06-21 2484
Predicting Movie Ratings Problem Formulation 推荐系统问题就是，给定这些数据，给定这些 r(i,j)r(i, j) 和y(i,j) y(i, j) 数值，然后浏览全部数据，关注所有没有电影评分的地方，并试图预测这些带问号的地方应该是什么数值。 Content Based Recommendations 对于每一部电影，我们都有一个特征向量来描述它
Stanford 机器学习笔记 Week9 Recommender Systems
Baoli1008的专栏
03-26 1897
Predicting Movie RatingsProblem Formulation推荐系统举例： 根据各个用户的打分记录，预测某用户对一没看过的电影的打分情况。Content Based Recommendations解决上一节问题的一个方法： 对于每个电影抽象出2个属性，romance 和 action，并手动赋值。再加上bias unit x0 = 1，就构成了表示每个电影属性的向量
【推荐算法】深度学习推荐算法综述 Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
qq_36643449的博客
01-12 8220
深度学习推荐算法综述 推荐算法综述 MLP CNN RNN 推荐算法论文 深度学习
推荐算法-协同过滤（Collaborative Filtering）-相似度
zztSky
08-26 3008
推荐算法 推荐模型构建流程 推荐算法概述 基于协同过滤的推荐算法 协同过滤实现 一 推荐模型构建流程 Data(数据)->Features(特征)->ML Algorithm(机器学习算法)->Prediction Output(预测输出) 数据清洗/数据处理 数据来源 显性数据 Rating 打分 Comments 评论/评价 隐形数据 Order history 历史订单 Cart events 加购物车 Page views 页面浏览 Click-t
推荐系统—论文笔记：Comparison of Collaborative Filtering Algorithms
sinat_29874843的博客
07-24 469
一、 基本信息 论文题目：《Comparison of Collaborative Filtering Algorithms: Limitations of Current Techniques and Proposals for Scalable, High-Performance Recommender Systems》 发表时间：February 2011,ACM Transactions ...
(TODO)Empirical Analysis of Predictive Algorithm for Collaborative Filtering
woailuo512的博客
10-20 857
论文《Empirical Analysis of Predictive Algorithm for Collaborative Filtering》总结 paper 摘要 只分析了基于用户的协同过滤算法(Memory-Based and Model-Based Algorithms); 实验分析了显式和隐式数据(Explicit and Implicit Data) Memory-b
基于用户的协同过滤推荐－实现电影推荐
dong-技术驱动人生
02-22 1784
1.协同过滤   协同过滤（Collaborative Filtering）字面上的解释就是在别人的帮助下来过滤筛选，协同过滤一般是在海量的用户中发现一小部分和你品味比较相近的，在协同过滤中，这些用户称为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录来推荐给你。问题的重点就是怎样去寻找和你比较相似的用户，怎么将那些邻居的喜好组织成一个排序的目录给你，要实现一个协同过滤的系统，需要以下几个步骤：...
Recommender Systems - Collaborative filtering
王彩旗的技术博客
02-21 335
In this class, we'll talk about an approach to build a recommender system that's called collaborative filtering. This algorithm has a very interesting property that it does what is called feature learning. By that I mean it can start to learn for itself wh
论文笔记：Collaborative Filtering Recommender Systems
pyxiea
11-15 1018
学习随笔，仅记录值得留意的点。 协同过滤的适用领域 PS：适用协同过滤的场景并不一定完全符合下述要求，只是如果下述条件符合会更适合使用CF 数据要求 1、item数量足够多 2、每个item有足够多的评分 3、每个用户对较多数量的item给出了评分。如果一个用户只对一个item进行了评分，那我们就无法获得item之间相关联的信息。 4、用户评分的数量要比item数量大得多。例如当用户评论稀疏时，我们就需要更多用户来弥补这一缺陷；再举个实际例子，谷歌搜索所索引了的网页数量比全球人口还要多，因此用户无法对ite
协同过滤(Collaborative Filtering, CF)——经典的推荐算法
热门推荐
拾遗
06-30 2万+
“协同过滤” 就是协同大家的反馈、评价和意见一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出目标用户可能感兴趣的信息的推荐过程。user CF：基于用户的相似度进行推荐应用场景：具体步骤如下：下面将对“用户相似度计算”及“最终结果的排序”做详细说明。计算用户相似度，就是计算用户向量 i 和用户向量 j 之间的相似度，两个向量之间常用的相似度计算方法有如下几种：衡量了用户向量i和用户向量J之间的向量夹角大小。显然，夹角越小，证明余弦相似度越大，两个用户越相似。...
推荐机制-协同过滤（collaborative filtering）算法
最新发布
qq_45889056的博客
10-08 504
选出最相似的两个用户，记为。
机器学习（十一）：FP增长（FP-growth）
tb店铺搜：FUN STORE玩物社，专业买手挑选送礼好物
05-14 1万+
引言：     FP增长（FP-growth）算法是一种高效发现频繁项集的方法，只需要对数据库进行两次扫描。它基于Apriori构建，但在完成相同任务时采用了一些不同的技术。该算法虽然能更为高效地发现频繁项集，但不能用于发现关联规则。       本文用到的部分术语已在简介中介绍（具体看‘基本概念-关联分析’），这里不再重述。 一、FP-growth算法 FP-growth算法发现频繁...
基于movielens 100k数据集的TCC推荐系统深入分析
在构建推荐系统时，有多种算法和模型可以应用，例如基于内容的推荐（Content-Based Filtering）、协同过滤（Collaborative Filtering）以及混合推荐等。基于内容的推荐侧重于物品本身的特征（如电影的类别、导演、...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值