毕业设计的探索与研究2：有关基于内容推荐算法原理的笔记
（学习资料来源于网络，如有雷同，纯属学习） 推荐算法：Content Based 作为最基础的算法，基于内容的推荐算法原理理解起来并不难，但是用代码实现就是另外一件事情了，现在只是简单理解一下原理，至于实现的事情今后再慢慢补上。 1. 引入item属性的Content based a) ...
机器学习算法（推荐算法）—协同过滤推荐算法(2)
一、基于协同过滤的推荐系统 协同过滤(Collaborative Filtering)的推荐系统的原理是通过将用户和其他用户的数据进行比对来实现推荐的。比对的具体方法就是通过计算两个用户数据之间的相似性，通过相似性的计算来说明两个用户数据之间的相似程度。相似度函数的设计必须满足度量空间的三点...
基于大数据的推荐算法研究（2）——改进相似度
孙远帅.基于大数据的推荐算法研究[D].厦门大学,2014.读的一篇论文的总结（2）常规相似度度量方法在机器学习和数据挖掘领域，大多算法都是采用特征提取力处根损用户行为数据或用户项目内容数据为用户和项目分别创建一个向量模型。通过度量向量模型的距离来度量用户或项目的相似度。下面主要介绍余弦距离和皮尔逊...
【笔记2】推荐算法中的数据格式
设计推荐算法时，首先要考虑数据格式。由于数据是关于用户对商品的评分，其具有三个要素：用户、商品、评分所以，数据格式有三种形式：1.json格式(json文本)#数据格式：json数据（用户、商品、打分）json_txt='''{"Angelica":{"BluesTraveler":3.5,"Bro...