【大数据技术】Spark MLlib机器学习协同过滤电影推荐实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~协同过滤————电影推荐协同过滤是利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。在协同过滤算法中有着两个分支，分别是基于群体用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）。在电影推荐系统中，通常分为针对用户推荐电影和针对电影推荐用户两种方式。若采用基于用户的推荐模型，则会利用相似用户的评级来计算对某个用户的推....
大数据Spark MLlib基于模型的协同过滤
1 简介在大数据Spark MLlib推荐算法这篇文章中涉及到拆分,至于为什么拆分没有详解接下来写一下如何来构建模型.基于模型的协同过滤推荐，就是基于样本的用户偏好信息，训练一个推荐模型,然后根据实时的用户喜好的信息进行预测新物品的得分，计算推荐基于近邻的推荐和基于模型的推荐基于近邻的推荐是在预测时直接使用已有的用户偏好数据，通过近邻数据来预测对新物品的偏好（类似分类）而基于模型的方法，是要使用....
【Spark MLlib】（六）协同过滤 (Collaborative Filtering) 算法分析
文章目录一、协同过滤1.1 概念1.2 分类二、矩阵分解2.1 显式矩阵分解2.2 隐式矩阵分解（关联因子分确定，可能随时会变化）2.3 最小二乘法（Alternating Least Squares ALS）：解决矩阵分解的最优化方法三、Spark MLlib中ALS算法的应用一、协同过滤1.1 概念协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜....
【Spark MLlib】（一）架构解析（包含分类、回归、聚类和协同过滤）
文章目录一、前言二、MLlib的底层基础解析三、MLlib的算法库分析四、MLlib的实用程序分析一、前言从以下架构图可以看出MLlib主要包含三个部分：底层基础：包括Spark的运行库、矩阵库和向量库；算法库：包含广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法；实用程序：包括测试数据的生成、外部数据的读入等功能。二、MLlib的底层基础解析底层基础部分主要包括向量接口和矩阵接口，这两种接口都....
Spark MLlib架构解析（含分类算法、回归算法、聚类算法和协同过滤）
Spark MLlib架构解析 MLlib的底层基础解析 MLlib的算法库分析 分类算法 回归算法 聚类算法 协同过滤 MLlib的实用程序分析 从架构图可以看出MLlib主要包含三个部分： 底层基础：包括Spark的运行库、矩阵库和向量库；...
Spark MLlib协同过滤算法
算法说明 协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF，WIKI上的定义是：简单来说是利用某个兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的，进而帮助别人筛选资讯，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要。 协同过滤常被应用于推荐系统。这些技术旨在补充用....
Spark MLlib中的协同过滤
本文主要通过Spark官方的例子理解ALS协同过滤算法的原理和编码过程，然后通过对电影进行推荐来熟悉一个完整的推荐过程。 协同过滤 协同过滤常被应用于推荐系统，旨在补充用户-商品关联矩阵中所缺失的部分。MLlib当前支持基于模型的协同过滤，其中用户和商品通过一小组隐语义因子进行表达，并且这些因子也用于预测缺失的元素。Spark MLlib实现了交替最小二乘法(ALS) 来学习这些隐性语义因子。 ....
Spark（十一） -- Mllib API编程 线性回归、KMeans、协同过滤演示
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