如何使用ALS计算获得item相似度 How to get similar item recommendations using ALS - Quora

标签: | 发表时间:2018-08-11 18:50 | 作者:
出处:https://www.quora.com

不幸的是,Spark ML不支持使用Matrix Factorization模型的item 相似性推荐。

Spark不使用Matrix Factorization模型计算item相似度的原因只是该技术不计算item相似性,也不计算用户相似性矩阵。(MF会计算出结果用户因素和项目因素,但不会在这里详细介绍它。)

实际上,您有很多解决方案可以使用Apache Spark计算项目的相似性。我将其中几个命名为:

还有许多其他技术,如LSA潜语义分析,SVD奇异值矩阵分解。这个清单很长,在下面的回答中。

脚注

[1]  现在在Apache Spark中有效的相似性算法,感谢Twitter

[2]  http://spark.apache.org/docs/lat ...

相关 [als 计算 item] 推荐:

如何使用ALS计算获得item相似度 How to get similar item recommendations using ALS - Quora

- -
不幸的是,Spark ML不支持使用Matrix Factorization模型的item 相似性推荐. Spark不使用Matrix Factorization模型计算item相似度的原因只是该技术不计算item相似性,也不计算用户相似性矩阵. (MF会计算出结果用户因素和项目因素,但不会在这里详细介绍它.

【实践】Spark 协同过滤ALS之Item2Item相似度计算优化 - CSDN博客

- -
CF召回优化,自之前第一版自己实现的基于item的协同过滤算法. http://blog.csdn.net/dengxing1234/article/details/76122465,考虑到用户隐型评分的. 稀疏性问题,所以尝试用Spark ml包(非mllib)中的ALS算法的中间产物item的隐性向量,进行进一步item到item的余弦相似度计算.

LSH Spark 千万级用户/Item 相似度计算 cosine-lsh-join-spark: Approximate Nearest Neighbors in Spark

- -
This family of algorithms are very fast but might not give the exact solution and are hence called approximate nearest neighbours (ANN). This is an interface to find the k nearest neighbors from a data set for every other object in the same data set.

ALS-WR算法原文译文

- - CSDN博客云计算推荐文章
经过3个晚上的翻译,终于把ALS-WR算法的介绍论文翻译完成. 此次翻译目的是加强对ALS-WR算法的理解和练习自己对专业性英文的能力,由于本人英文水平有限并且该算法使用到了多个高数甚至超越高数和线性代数的一些知识,所以如哪里翻译不对或理解有误,望英语强人,数学高人,算法牛人给个纠正,先于此谢过. 原文见:http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-540-68880-8_32?LI=true#page-1,最好是看英文版的,因为该算法的主要精髓是在那几个数学公式上.

基于Item的时序协同过滤算法

- - 冰火岛
基于Item的时序协同过滤算法技术方案包括两个步骤:. (1)提取用户商品点击日志、搜索点击日志和商品基本信息等基本数据. 然后,去除噪音数据(譬如每天点击商品数达到数以万计的用户)和缺失值数据,构建时序点击流数据,即记录用户每天按照点击时间先后顺序排序的商品行为数据. 从而得到如下数据结构:<用户id,商品id,点击时间,点击日期>;.

如何使用Spark ALS实现协同过滤

- - 鸟窝
转载自 JavaChen Blog,作者: Junez. 本文主要记录最近一段时间学习和实现Spark MLlib中的协同过滤的一些总结,希望对大家熟悉Spark ALS算法有所帮助. 【2016.06.12】Spark1.4.0中MatrixFactorizationModel提供了recommendForAll方法实现离线批量推荐,见 SPARK-3066.

为什么spark中只有ALS - 木白的菜园 - 博客园

- -
                                                                                                                                                                 --Ethan Rosenthal.

为豆瓣电影实现Item-based协同过滤的推荐系统

- - 鸟窝
前面的两篇文章分别使用Spark mllib ALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统. 我们再来回顾一下item-base CF算法的特点:. 物品数明显小于用户数的场合,否则物品相似度矩阵计算代价很大. 适合长尾物品丰富,用户个性化需求强的领域.

oracle license计算

- Fenng - eagle&#39;s home
Oracle license的计算是基于CPU core的. 用core的数目乘以一个系数core factor就可以得到所需的oracle license的数目. 对于不同的CPU,core factor是不一样的,可以从oracle提供的这张列表中查到 Oracle Processor Core Factor Table.

理解云计算

- 车东 - oneoo&#39;s 私家花园
  现在互联网最热门的关键字“云计算”,大大小小的公司纷纷加入到这块领域. 简单来说,目前的“云计算”主要分为:SaaS、PaaS和IaaS三大类.   其中SaaS云计算,为软件即服务的概念. 把传统客户端软件部署在互联网上,用户只需要一个浏览器就可以使用到软件的模式. 其实早在2000年就已经有B/S结构的软件服务,与现在所说的SaaS云计算相近,但此前的B/S结构软件服务,数据库等服务端是需要用户自行部署的,而非由软件提供商进行统一部署.