『壹』 基於用戶、基於項目和SVD的協同過濾Python代碼
目前主要有三種度量用戶間相似性的方法，分別是:餘弦相似性、相關相專似性以及修正的屬餘弦相似性。①餘弦相似性(Cosine)：用戶一項目評分矩陣可以看作是n維空間上的向量，對於沒有評分的項目將評分值設為0，餘弦相似性度量方法是通過計算向量間的餘弦夾角來度量用戶間相似性的。設向量i和j分別表示用戶i和用戶j在n維空間上的評分，則用基於協同過濾的電子商務個性化推薦演算法研究戶i和用戶j之間的相似性為:②修正的餘弦相似性 (AdjustedCosine)：餘弦相似度未考慮到用戶評分尺度問題，如在評分區間[1一5]的情況下，對用戶甲來說評分3以上就是自己喜歡的，而對於用戶乙，評分4以上才是自己喜歡的。通過減去用戶對項的平均評分，修正的餘弦相似性度量方法改善了以上問題。用幾表示用戶i和用戶j共同評分過的項集合，Ii和壽分別表示用戶i和用戶j評分過的項集合，則用戶i和用戶j之間的相似性為：③相關相似性(Correlation)此方法是採用皮爾森(Pearson)相關系數來進行度量。設Iij表示用戶i和用戶j共同評分過的項目集合，則用戶i和用戶j之間相似性為:
『貳』 求高手提供matlab協同過濾推薦演算法的源代碼，將不勝感激!!!
自己寫吧，我畢論也是做推薦演算法的。現在正在寫基於用戶的協同過濾。版已基本完工權。
Github: https://github.com/qdsclove/FinalYearProjectThesis_recommendation_system
『叄』 個性化推薦演算法——協同過濾
有三種：協同過濾
用戶歷史行為
物品相似矩陣
『肆』 誰有基於用戶的推薦系統或者協同過濾的演算法和代碼分析
個大數據的大神給個 基於用戶的推薦系統或者協同過濾的演算法和代碼分析啊
我有部分代碼但是不知道怎麼在Eclipse上實現 求解答啊
1.public class AggregateAndRecommendRecer extends Recer<VarLongWritable,VectorWritable,VarLongWritable,RecommendedItemsWritable>{
...
public viod rece (VarLongWritable key,Iterable<VectorWritable>values,Context context)throws IOException,InterruptedException{
Vector recommendationVector=null;
for(VectorWritable vectorWritable:values){
recommendationVector=recommendationVector==null?
vectorWritable.get();
recommendationVector.plus(bectorWritable.get());
}
Queue<RecommendedItem> topItems=new PriorityQueue<RecommendedItem>(recommendationsPerUser+1,Collections.reverseOrder(.getInstance()));
Iterator<Vector.Element> recommendationVectorIterator=recommendationVector.iterateNonZero();
while(recommendationVectorIterator.hasNext()){
vector.Element element=recommendationVectorIterator.next();
int index=element.index();
『伍』 求基於用戶協同過濾推薦系統的MATLAB代碼！~急用
??哥們 你也是研究協同過濾的？ 可以相互探討下
『陸』 協同過濾java用什麼實現
眾所周知，java在處理數據量比較大的時候，載入到內存必然會導致內存溢出，而在一些數據處理中我們不得不去處理海量數據，在做數據處理中，我們常見的手段是分解，壓縮，並行，臨時文件等方法;例如，我們要將資料庫(不論是什麼資料庫)的數據導出到一個文件，一般是Excel或文本格式的CSV;對於Excel來講，對於POI和JXL的介面，你很多時候沒有法去控制內存什麼時候向磁碟寫入，很惡心，而且這些API在內存構造的對象大小將比數據原有的大小要大很多倍數，所以你不得不去拆分Excel，還好，POI開始意識到這個問題，在3.8.4的版本後，開始提供cache的行數，提供了SXSSFWorkbook的介面，可以設置在內存中的行數，不過可惜的是，他當你超過這個行數，每添加一行，它就將相對行數前面的一行寫入磁碟(如你設置2000行的話，當你寫第20001行的時候，他會將第一行寫入磁碟)，其實這個時候他些的臨時文件，以至於不消耗內存，不過這樣你會發現，刷磁碟的頻率會非常高，我們的確不想這樣，因為我們想讓他達到一個范圍一次性將數據刷如磁碟，比如一次刷1M之類的做法，可惜現在還沒有這種API，很痛苦，我自己做過測試，通過寫小的Excel比使用目前提供刷磁碟的API來寫大文件，效率要高一些，而且這樣如果訪問的人稍微多一些磁碟IO可能會扛不住，因為IO資源是非常有限的，所以還是拆文件才是上策;而當我們寫CSV，也就是文本類型的文件，我們很多時候是可以自己控制的，不過你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式寫入即可被CSV識別出來;如何寫入呢？下面來說說。。。在處理數據層面，如從資料庫中讀取數據，生成本地文件，寫代碼為了方便，我們未必要1M怎麼來處理，這個交給底層的驅動程序去拆分，對於我們的程序來講我們認為它是連續寫即可;我們比如想將一個1000W數據的資料庫表，導出到文件;此時，你要麼進行分頁，oracle當然用三層包裝即可，mysql用limit，不過分頁每次都會新的查詢，而且隨著翻頁，會越來越慢，其實我們想拿到一個句柄，然後向下游動，編譯一部分數據(如10000行)將寫文件一次(寫文件細節不多說了，這個是最基本的)，需要注意的時候每次buffer的數據，在用outputstream寫入的時候，最好flush一下，將緩沖區清空下;接下來，執行一個沒有where條件的SQL，會不會將內存撐爆？是的，這個問題我們值得去思考下，通過API發現可以對SQL進行一些操作，例如，通過：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql)，這是默認得到的預編譯，還可以通過設置：PreparedStatementstatement=connection.prepareStatement(sql，ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY，ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);來設置游標的方式，以至於游標不是將數據直接cache到本地內存，然後通過設置statement.setFetchSize(200);設置游標每次遍歷的大小;OK，這個其實我用過，oracle用了和沒用沒區別，因為oracle的jdbcAPI默認就是不會將數據cache到java的內存中的，而mysql里頭設置根本無效，我上面說了一堆廢話，呵呵，我只是想說，java提供的標准API也未必有效，很多時候要看廠商的實現機制，還有這個設置是很多網上說有效的，但是這純屬抄襲;對於oracle上面說了不用關心，他本身就不是cache到內存，所以java內存不會導致什麼問題，如果是mysql，首先必須使用5以上的版本，然後在連接參數上加上useCursorFetch=true這個參數，至於游標大小可以通過連接參數上加上：defaultFetchSize=1000來設置，例如：jdbc：mysql：//xxx.xxx.xxx.xxx：3306/abc？zeroDateTimeconvertToNull&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=1000上次被這個問題糾結了很久(mysql的數據老導致程序內存膨脹，並行2個直接系統就宕了)，還去看了很多源碼才發現奇跡竟然在這里，最後經過mysql文檔的確認，然後進行測試，並行多個，而且數據量都是500W以上的，都不會導致內存膨脹，GC一切正常，這個問題終於完結了。我們再聊聊其他的，數據拆分和合並，當數據文件多的時候我們想合並，當文件太大想要拆分，合並和拆分的過程也會遇到類似的問題，還好，這個在我們可控制的范圍內，如果文件中的數據最終是可以組織的，那麼在拆分和合並的時候，此時就不要按照數據邏輯行數來做了，因為行數最終你需要解釋數據本身來判定，但是只是做拆分是沒有必要的，你需要的是做二進制處理，在這個二進制處理過程，你要注意了，和平時read文件不要使用一樣的方式，平時大多對一個文件讀取只是用一次read操作，如果對於大文件內存肯定直接掛掉了，不用多說，你此時因該每次讀取一個可控范圍的數據，read方法提供了重載的offset和length的范圍，這個在循環過程中自己可以計算出來，寫入大文件和上面一樣，不要讀取到一定程序就要通過寫入流flush到磁碟;其實對於小數據量的處理在現代的NIO技術的中也有用到，例如多個終端同時請求一個大文件下載，例如視頻下載吧，在常規的情況下，如果用java的容器來處理，一般會發生兩種情況：其一為內存溢出，因為每個請求都要載入一個文件大小的內存甚至於，因為java包裝的時候會產生很多其他的內存開銷，如果使用二進制會產生得少一些，而且在經過輸入輸出流的過程中還會經歷幾次內存拷貝，當然如果有你類似nginx之類的中間件，那麼你可以通過send_file模式發送出去，但是如果你要用程序來處理的時候，內存除非你足夠大，但是java內存再大也會有GC的時候，如果你內存真的很大，GC的時候死定了，當然這個地方也可以考慮自己通過直接內存的調用和釋放來實現，不過要求剩餘的物理內存也足夠大才行，那麼足夠大是多大呢？這個不好說，要看文件本身的大小和訪問的頻率;其二為假如內存足夠大，無限制大，那麼此時的限制就是線程，傳統的IO模型是線程是一個請求一個線程，這個線程從主線程從線程池中分配後，就開始工作，經過你的Context包裝、Filter、攔截器、業務代碼各個層次和業務邏輯、訪問資料庫、訪問文件、渲染結果等等，其實整個過程線程都是被掛住的，所以這部分資源非常有限，而且如果是大文件操作是屬於IO密集型的操作，大量的CPU時間是空餘的，方法最直接當然是增加線程數來控制，當然內存足夠大也有足夠的空間來申請線程池，不過一般來講一個進程的線程池一般會受到限制也不建議太多的，而在有限的系統資源下，要提高性能，我們開始有了newIO技術，也就是NIO技術，新版的裡面又有了AIO技術，NIO只能算是非同步IO，但是在中間讀寫過程仍然是阻塞的(也就是在真正的讀寫過程，但是不會去關心中途的響應)，還未做到真正的非同步IO，在監聽connect的時候他是不需要很多線程參與的，有單獨的線程去處理，連接也又傳統的socket變成了selector，對於不需要進行數據處理的是無需分配線程處理的;而AIO通過了一種所謂的回調注冊來完成，當然還需要OS的支持，當會掉的時候會去分配線程，目前還不是很成熟，性能最多和NIO吃平，不過隨著技術發展，AIO必然會超越NIO，目前谷歌V8虛擬機引擎所驅動的node.js就是類似的模式，有關這種技術不是本文的說明重點;將上面兩者結合起來就是要解決大文件，還要並行度，最土的方法是將文件每次請求的大小降低到一定程度，如8K(這個大小是經過測試後網路傳輸較為適宜的大小，本地讀取文件並不需要這么小)，如果再做深入一些，可以做一定程度的cache，將多個請求的一樣的文件，cache在內存或分布式緩存中，你不用將整個文件cache在內存中，將近期使用的cache幾秒左右即可，或你可以採用一些熱點的演算法來配合;類似迅雷下載的斷點傳送中(不過迅雷的網路協議不太一樣)，它在處理下載數據的時候未必是連續的，只要最終能合並即可，在伺服器端可以反過來，誰正好需要這塊的數據，就給它就可以;才用NIO後，可以支持很大的連接和並發，本地通過NIO做socket連接測試，100個終端同時請求一個線程的伺服器，正常的WEB應用是第一個文件沒有發送完成，第二個請求要麼等待，要麼超時，要麼直接拒絕得不到連接，改成NIO後此時100個請求都能連接上伺服器端，服務端只需要1個線程來處理數據就可以，將很多數據傳遞給這些連接請求資源，每次讀取一部分數據傳遞出去，不過可以計算的是，在總體長連接傳輸過程中總體效率並不會提升，只是相對相應和所開銷的內存得到量化控制，這就是技術的魅力，也許不要太多的演算法，不過你得懂他。類似的數據處理還有很多，有些時候還會將就效率問題，比如在HBase的文件拆分和合並過程中，要不影響線上業務是比較難的事情，很多問題值得我們去研究場景，因為不同的場景有不同的方法去解決，但是大同小異，明白思想和方法，明白內存和體系架構，明白你所面臨的是沈陽的場景，只是細節上改變可以帶來驚人的效果。
『柒』 誰有基於用戶的協同過濾 java代碼嗎謝謝
下載mahout源碼，裡面好像有協同過濾演算法
『捌』 請問你有基於項目的協同過濾演算法代碼嗎
看看《Mahout in Action》這本書吧 有代碼 不過是英文的
『玖』 求高手提供matlab基於用戶的協同過濾推薦演算法的源代碼，將不勝感激!!!
自己寫吧，我畢論也是做推薦演算法的。現在正在寫基於用戶的協同過濾。已基本完工。
是否可以解決您的問題？
『拾』 求基於用戶的協同過濾演算法matlab代碼
什麼是推薦演算法
推薦演算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦演算法才有了很大的用武之地。
最開始，所以我們在網上找資料，都是進yahoo，然後分門別類的點進去，找到你想要的東西，這是一個人工過程，到後來，我們用google，直接搜索自己需要的內容，這些都可以比較精準的找到你想要的東西，但是，如果我自己都不知道自己要找什麼腫么辦？最典型的例子就是，如果我打開豆瓣找電影，或者我去買說，我實際上不知道我想要買什麼或者看什麼，這時候推薦系統就可以派上用場了。
推薦演算法的條件
推薦演算法從92年開始，發展到現在也有20年了，當然，也出了各種各樣的推薦演算法，但是不管怎麼樣，都繞不開幾個條件，這是推薦的基本條件
根據和你共同喜好的人來給你推薦
根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦
根據你給出的關鍵字來給你推薦，這實際上就退化成搜索演算法了
根據上面的幾種條件組合起來給你推薦
實際上，現有的條件就這些啦，至於怎麼發揮這些條件就是八仙過海各顯神通了，這么多年沉澱了一些好的演算法，今天這篇文章要講的基於用戶的協同過濾演算法就是其中的一個，這也是最早出現的推薦演算法，並且發展到今天，基本思想沒有什麼變化，無非就是在處理速度上，計算相似度的演算法上出現了一些差別而已。
基於用戶的協同過濾演算法
我們先做個詞法分析基於用戶說明這個演算法是以用戶為主體的演算法，這種以用戶為主體的演算法比較強調的是社會性的屬性，也就是說這類演算法更加強調把和你有相似愛好的其他的用戶的物品推薦給你，與之對應的是基於物品的推薦演算法，這種更加強調把和你你喜歡的物品相似的物品推薦給你。
然後就是協同過濾了，所謂協同就是大家一起幫助你啦，然後後面跟個過濾，就是大家是商量過後才把結果告訴你的，不然信息量太大了。。
所以，綜合起來說就是這么一個演算法，那些和你有相似愛好的小夥伴們一起來商量一下，然後告訴你什麼東西你會喜歡。
演算法描述
相似性計算
我們盡量不使用復雜的數學公式，一是怕大家看不懂，難理解，二是我是用mac寫的blog,公式不好畫，太麻煩了。。
所謂計算相似度，有兩個比較經典的演算法
Jaccard演算法，就是交集除以並集，詳細可以看看我這篇文章。
餘弦距離相似性演算法，這個演算法應用很廣，一般用來計算向量間的相似度，具體公式大家google一下吧，或者看看這里
各種其他演算法，比如歐氏距離演算法等等。
不管使用Jaccard還是用餘弦演算法，本質上需要做的還是求兩個向量的相似程度，使用哪種演算法完全取決於現實情況。
我們在本文中用的是餘弦距離相似性來計算兩個用戶之間的相似度。
與目標用戶最相鄰的K個用戶
我們知道，在找和你興趣愛好相似的小夥伴的時候，我們可能可以找到幾百個，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那麼一般的，我們會定一個數K，和你最相似的K個小夥伴就是你的好基友了，他們的愛好可能和你的愛好相差不大，讓他們來推薦東西給你（比如肥皂）是最好不過了。