[推荐算法]ItemCF,基于物品的协同过滤算法 - 在路上的学习者 - CSDN博客

标签: | 发表时间:2017-08-21 05:58 | 作者:
分享到:
出处:http://blog.csdn.net

ItemCF:ItemCollaborationFilter,基于物品的协同过滤



算法核心思想:给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。

比如,用户A之前买过《数据挖掘导论》,该算法会根据此行为给你推荐《机器学习》,但是ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。

==>该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。



基于物品的协同过滤算法主要分为两步:

一、计算物品之间的相似度;

二、根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表;



下面分别来看这两步如何计算:

一、计算物品之间的相似度:

我们使用下面的公式定义物品的相似度:



其中,|N(i)|是喜欢物品i的用户数,|N(j)|是喜欢物品j的用户数,|N(i)&N(j)|是同时喜欢物品i和物品j的用户数。

从上面的定义看出,在协同过滤中两个物品产生相似度是因为它们共同被很多用户喜欢,两个物品相似度越高,说明这两个物品共同被很多人喜欢。

这里面蕴含着一个假设:就是假设每个用户的兴趣都局限在某几个方面,因此如果两个物品属于一个用户的兴趣列表,那么这两个物品可能就属于有限的几个领域,而如果两个物品属于很多用户的兴趣列表,那么它们就可能属于同一个领域,因而有很大的相似度。



举例,用户A对物品a、b、d有过行为,用户B对物品b、c、e有过行为,等等;



依此构建用户——物品倒排表:物品a被用户A、E有过行为,等等;



建立物品相似度矩阵C:





其中,C[i][j]记录了同时喜欢物品i和物品j的用户数,这样我们就可以得到物品之间的相似度矩阵W。



在得到物品之间的相似度后,进入第二步。

二、根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表:

ItemCF通过如下公式计算用户u对一个物品j的兴趣:



其中,Puj表示用户u对物品j的兴趣,N(u)表示用户喜欢的物品集合(i是该用户喜欢的某一个物品),S(i,k)表示和物品i最相似的K个物品集合(j是这个集合中的某一个物品),Wji表示物品j和物品i的相似度,Rui表示用户u对物品i的兴趣(这里简化Rui都等于1)。

该公式的含义是:和用户历史上感兴趣的物品越相似的物品,越有可能在用户的推荐列表中获得比较高的排名。



下面是一个书中的例子,帮助理解ItemCF过程:





至此,基础的ItemCF算法小结完毕。





下面是书中提到的几个优化方法:

(1)、用户活跃度对物品相似度的影响

即认为活跃用户对物品相似度的贡献应该小于不活跃的用户,所以增加一个IUF(Inverse User Frequence)参数来修正物品相似度的计算公式:



用这种相似度计算的ItemCF被记为ItemCF-IUF。

ItemCF-IUF在准确率和召回率两个指标上和ItemCF相近,但它明显提高了推荐结果的覆盖率,降低了推荐结果的流行度,从这个意义上说,ItemCF-IUF确实改进了ItemCF的综合性能。



(2)、物品相似度的归一化

Karypis在研究中发现如果将ItemCF的相似度矩阵按最大值归一化,可以提高推荐的准确度。其研究表明,如果已经得到了物品相似度矩阵w,那么可用如下公式得到归一化之后的相似度矩阵w':



最终结果表明,归一化的好处不仅仅在于增加推荐的准确度,它还可以提高推荐的覆盖率和多样性。

用这种相似度计算的ItemCF被记为ItemCF-Norm。







以上内容参考自《推荐系统实践》



相关 [推荐算法 itemcf 物品] 推荐:

[推荐算法]ItemCF,基于物品的协同过滤算法 - 在路上的学习者 - CSDN博客

- -
ItemCF:ItemCollaborationFilter,基于物品的协同过滤. 算法核心思想:给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品. 比如,用户A之前买过《数据挖掘导论》,该算法会根据此行为给你推荐《机器学习》,但是ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度.

基于的Map/Reduce的ItemCF

- - M.J.
ItemCF为基于邻域的方法使用用户共同行为来对Item之间的相似度进行计算,从而利用k-近邻算法使用用户曾经有个行为的Item进行推荐. 好处是系统只需要存储Item x Item的相似度矩阵,对于Item数量远小于用户数量的应用来说,具有很高的性价比. ItemCF最核心的计算为item之间相似度矩阵的计算,同时还需要能够在短时间内响应Item变化情况(用户有行为之后就会造成相似度矩阵的重新计算,实际中不会全部重新计算而会使用增量计算的方式.

社会化推荐算法

- - CSDN博客云计算推荐文章
本文是论文《一种结合推荐对象间关联关系的社会化推荐算法》(以下简称论文)的笔记(下). 该论文提出的算法是以PMF为框架基础的. 因而若对PMF不太了解的话,可以参考我的 上一篇文章脑补一下,当然,那篇文章只是概述,详细了解PMF还需要阅读初始论文,但读完那篇文章后,对本文的理解应该没有问题. 所谓社会化推荐算法,是将社交网络的特性加入到推荐系统中来.

常用推荐算法

- - 互联网 - ITeye博客
       在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架. 很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣. 目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐. 基 于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料.

Mahout: SVDRecommender SVD推荐算法

- -

推荐算法Slope One初探

- - 标点符
Slope One 算法是由 Daniel Lemire 教授在 2005 年提出的一个 Item-Based 推荐算法.  Slope One 算法试图同时满足这样的的 5 个目标: . 易于实现和维护:普通工程师可以轻松解释所有的聚合数据,并且算法易于实现和测试. 运行时可更新的:新增一个评分项,应该对预测结果即时产生影响.

[转]Mahout推荐算法基础

- - 小鸥的博客
Mahout推荐算法分为以下几大类. 2.相近的用户定义与数量. 2.用户数较少时计算速度快. 1.基于item的相似度. 1.item较少时就算速度更快. 2.当item的外部概念易于理解和获得是非常有用. 1基于SlopeOne算法(打分差异规则). 当item数目十分少了也很有效. 需要限制diffs的存储数目否则内存增长太快.

美团推荐算法实践

- - 美团技术团队
推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情. 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载. 如果不采用一定的手段,用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息. 解决信息过载有几种手段:一种是搜索,当用户有了明确的信息需求意图后,将意图转换为几个简短的词或者短语的组合(即query),然后将这些词或短语组合提交到相应的搜索引擎,再由搜索引擎在海量的信息库中检索出与query相关的信息返回给用户;另外一种是推荐,很多时候用户的意图并不是很明确,或者很难用清晰的语义表达,有时甚至连用户自己都不清楚自己的需求,这种情况下搜索就显得捉襟见肘了.

Mahout推荐算法API详解

- - zzm
Mahout推荐算法API详解. Hadoop家族系列文章, 主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等.

互联网无处不在的“推荐算法”

- Tiger - 所有文章 - UCD大社区
数据显示,三分之一的用户会根据电子商务网站的推荐买东西,这是任何广告都不可能做到的成绩. 媒体上播放的大众化广告对消费者的影响已经越来越低,于是有人做出预见——个性化推荐技术将成为广告的终极形式.     很多年前,看过一部电影叫作《谁知女人心》,好莱坞大牌梅尔·吉布森饰演的男主角是一个典型的大男子主义者.