ItemCF中的相似度矩阵归一化可以提高推荐准确率。用Wij=Wij/不同的j中最大的Wij。 (二)UserCF与ItemCF比较 1.UserCF更社会化,反映用户所在的兴趣群体中物品的热门程度;ItemCF更个性化,反映用户自己的兴趣传承。 2.技术角度考量,物品更新快的系统适合用UserCF,用户更新更快的系统适合用ItemCF。 3.为什么原始Item...
而Spark将数据载入内存后,之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算,避免了从磁盘中频繁读取数据[17]。 (3) 基于用户的系统过滤算法(UserCF) and 基于物品的协同过滤算法(ItemCF) 基于用户的系统过滤算法(UserCF): 基于用户的协同过滤算法(UserCF)是一种利用用户的行为数据和偏好信息进行推荐的方法。该...
spark实现UserCF package cf import breeze.numerics.{pow, sqrt} import org.apache.spark.sql.SparkSession object UserCF { def main(args: Array[String]): Un
简单来讲,UserCF就是如上过程,但在实际的过程中,数据量肯定不止这么点,于是我们需要做的是为用户计算出相似用户列表,然后在相似用户中经过去重之后,计算一个推荐的物品列表(在计算推荐物品的时候,可以叠加用户的相似程度进一步叠加物品的权重)。 然后在喜欢物品的表达形式上,可以是如上的这种二值分类,即Yes Or No...
功能实现: usercf+itemcf双协同过滤算法推荐旅游景点,基于去哪儿旅游景点数据; bilstm 的情感分析,用户发布的评论可以情感分析;实现旅游景点数据的可视化、百度地图标注位置、百度热力图、echarts 地图等多种图形分析、词云、水滴图;实现数据大屏端、网站端、管理端(增删改查)、服务端的前后端分离,因此工作量较大;...
那么根据UserCF算法,我们先计算用户A与用户BC之间的相似度,计算相似,我们前文说了,要么距离,要么余弦夹角。 假如我们选择计算夹角(四维):cosAB=0(90度的夹角),cosAC=0.8199(角度自己算吧)。所以相比来说,我们会发现用户A与用户C的相似度是稍微大一些的。于是,我们观察用户C都喜欢了哪些物品,然后与用户的去重,...
ItemCF(基于物品的协同过滤) i2i2u算法,以用户曾经购买过的商品作为中间桥梁,连接用户和其他商品。 以商品共现作为相似度,对热门用户的长序列进行惩罚,相似度计算公式: UserCF(基于用户的协同过滤) u2u2i算法,以用户作为中间桥梁,连接其他用户和商品 以用户共现作为相似度,对热门商品的长用户序列进行惩罚,相似度计...
那么根据UserCF算法,我们先计算用户A与用户BC之间的相似度,计算相似,我们前文说了,要么距离,要么余弦夹角。 假如我们选择计算夹角(四维):cosAB=0(90度的夹角),cosAC=0.8199(角度自己算吧)。所以相比来说,我们会发现用户A与用户C的相似度是稍微大一些的。于是,我们观察用户C都喜欢了哪些物品,然后与用户的去重,...
上一篇博客中,详细介绍了UserCF和ItemCF,ItemCF,就是通过用户的历史兴趣,把两个物品关联起来,这两个物品,可以有很高的相似度,也可以没有联系,比如经典的沃尔玛 的啤酒尿布案例。通过ItemCF,能能够真正实现个性化推荐,最大限度地挖掘用户的需求。在购物网站和电子商务,图书中,应用特别广泛。需要维护物品相似度表。sp...
计算机毕业设计Spark+大模型知识图谱高考推荐系统 大数据毕设 使用vue+springboot前后端分离的架构实现，数据库采用了mysql 1. 利用协同过滤推荐算法实现高校推荐（UserCF+ItemCF双推荐算法）、CNN预测高考分数线 2. 利用千问大模型API实现高考志愿相关的智能问答 3. 根据自己的分数进行填报志愿模拟，可以给出分数接近的...