推荐算法之用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
一、定义 UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即： UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF是反应本人的兴趣爱好，更加个性...
【甘道夫】怎样在cdh5.2上执行mahout的itemcf on hadoop
环境：hadoop-2.5.0-cdh5.2.0mahout-0.9-cdh5.2.0步骤：基本思路是，将mahout下的全部jar包都引入hadoop的classpath就可以，所以改动了$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh，加入例如以下代码将mahout的全...
usercf 与 itemcf的原理分析
再看《推荐系统实践》这本书的时候，在usercf与itemcf的推荐原理上，不是很清晰，特此做了一下总结： 用户：A，B，C，D 商品：a，b，c，d，e 案例一：我们有如下购买行为记录，分别计算矩阵usercf 与 itemcf相似度矩阵 A：a，b，d B：a，c C：b，e D：c，d，...
基于物品的协同过滤算法(ItemCF)
最近在学习使用阿里云的推荐引擎时，在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下，这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法。ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度。该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜...
推荐召回--基于物品的协同过滤：ItemCF
目录1. 前言2. 原理&计算&改进3. 总结1. 前言说完基于用户的协同过滤后，趁热打铁，我们来说说基于物品的协同过滤：“看了又看”，“买了又买”。如果说协同过滤在推荐系统的召回策略中，占据着非常重要的地位，那么基于物品的协同过滤ItemCF，就是协同过滤的重心。协同过滤算法诞生于...
ItemCF_基于物品的协同过滤_MapReduceJava代码实现思路
ItemCF_基于物品的协同过滤1. 概念2. 原理如何给用户推荐？给用户推荐他没有买过的物品--1033. java代码实现思路数据集：第一步：构建物品的同现矩阵第二步：构建用户的得分矩阵第三步：同现矩阵*评分矩阵第四步：拿到最终结果，排序，得到给用户的推荐列表 问题一：物品同现...