探索推荐引擎内部的秘密,第 2 部分: 深入推荐引擎相关算法 - 协同过滤

本文深入探讨协同过滤推荐算法,解释其核心思想、用户和物品相似性的计算方法,并通过 Apache Mahout 实现推荐系统。协同过滤在集体智慧的基础上,根据用户行为和偏好找到相似用户或物品,进行个性化推荐。文章还对比了基于用户和物品的协同过滤,并分析了它们的优缺点。最后,介绍了 Mahout 中的数据模型、推荐策略以及 Slope One 推荐算法的高效实现。

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本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎,下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法,并帮助读者高效的实现这些算法。在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单,数据依赖性低,数据方便采集 , 推荐效果较优等多个优点成为大众眼里的推荐算法“No.1”。本文将带你深入了解协同过滤的秘密,并给出基于 Apache Mahout 的协同过滤算法的高效实现。Apache Mahout 是 ASF 的一个较新的开源项目,它源于 Lucene,构建在 Hadoop 之上,关注海量数据上的机器学习经典算法的高效实现。

Wikipedia 和 Google 是两个典型的利用集体智慧的 Web 2.0 应用:

  • Wikipedia 是一个知识管理的百科全书,相对于传统的由领域专家编辑的百科全书,Wikipedia 允许最终用户贡献知识,随着参与人数的增多,Wikipedia 变成了涵盖各个领域的一本无比全面的知识库。也许有人会质疑它的权威性,但如果你从另一个侧面想这个问题,也许就可以迎刃而解。在发行一本书时,作者虽然 是权威,但难免还有一些错误,然后通过一版一版的改版,书的内容越来越完善。而在 Wikipedia 上,这种改版和修正被变为每个人都可以做的事情,任何人发现错误或者不完善都可以贡献他们的想法,即便某些信息是错误的,但它一定也会尽快的被其他人纠正 过来。从一个宏观的角度看,整个系统在按照一个良性循环的轨迹不断完善,这也正是集体智慧的魅力。
  • Google:目前最流行的搜索引擎,与 Wikipedia 不同,它没有要求用户显式的贡献,但仔细想想 Google 最核心的 PageRank 的思想,它利用了 Web 页面之间
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