基于用户协同过滤python基于用户协同过滤python

本文研究的主要是python协同过滤程序的相关内容，具体介绍如下。 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影，有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的，那么通常的做法就是问问周围的朋友，看看最近有什么好的电影推荐。在问的时候，都习惯于问跟自己口味差不多的朋友，这就是协同过滤的核心思想。 这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序，先上程序，一共55行。不在意细节的话，55行的程序已经表现出了协同过滤的特性了。就是对每一个用户找4个最接近的用户，然后进行推荐，在选择推荐的时候是直接做的在4个用户中选择该用户item没包括的，当然这里没限制推荐数量，个人觉得如果要提

数据挖掘的一个方向：协同过滤 作者： 邓爱林, 朱扬勇, 施伯乐 1(复旦大学 计算机与信息技术系,上海 200433) 2(上海电信技术研究院,上海 200122)

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高推荐的准确率，对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理，减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性，在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度，进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明，提出的改进算法比传统算法有更高的准确率，并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法，都有利于提高推荐准确率的重要结论。

本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌

Recommended system als_mf算法流程： 初始化矩阵U和M，U矩阵大小为user_id * n_feature，其中user_id为用户id数，n_fearure为潜在特征；同理M矩阵大小为item_id * n_feature，其中item_id为项目id数； 生成user_id - item_id矩阵，其中行为user_id，列为item_id，值为用户评分rating，减去全局评分的均值； 误差等式为平方差公式，即真实值和预测值的评分差（R-U*M），为了防止过拟合，加上正则项，惩罚过大参数； 固定M矩阵，使用梯度下降，对误差等式f(U, M)求U梯度； 同样固定U矩阵，使用梯度下降，对误差等式f(U, M)求M梯度； 预测值为U*M，不断迭代上面两步，直到最近两次误差收敛到一个阈值时，停止更新参数（具体数学推导可看matrix factorization笔记及论

传统的协同过滤算法存在数据稀疏、可扩展性弱和用户兴趣度偏移等冋题，算法运行效率和预测精度偏低。针对上述问题，提出一种改进的 Mini batch K- Means时间权重推荐算法。采用 Pearson相关系数改进MiBatch K- Means聚类，利用改进的聚类算法对稀疏评分矩阵进行聚类，计算用户兴趣评分并完成对稀疏矩阵的填充。考虑用户兴趣随时间变化的影响，引入牛顿冷却时间杈重计算攝似度，并基于已填充评分矩阵进行相似度权计算，得到项目最终评分。实验结果表明，与传统协同过滤算该算法的平均绝对误差下降了31.08%，准确率、召回率、門Ⅰ值均有较大提升，具有较髙的评分预测精确。

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。 然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。 接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。我已经在matrix_factorization_utilities.py中包含了这个实

欣灌费研仍在继续，不能返校只好在家做毕设，毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会，推荐系统算法也不懂，包含推荐系统的东西倒是用过不少（某宝，某东，某音）。 只好从最基础的开始学，先学推荐算法。 打开Microsoft Edge,搜索推荐系统总结，得到该文章《推荐系统干货总结》，如获至宝。 文章中推荐了一本书《推荐系统实践》，我决定先从这本书开始。 电子书链接：https://pan.baidu.com/s/12BPDnGPe7jgXlqTXgT8i1g ，提取码：mnve  本文是我的学习笔记，对应此书2.4.1小节， 原理就不介绍了，直接上数据集和代码。 不懂原理的

基于标签权重的个性化协同过滤推荐算法之软件工程分析.docx