协同过滤商品推荐系统

基于ItemCF协同过滤与Hadoop MapReduce的商品推荐系统资源下载。使用ItemCF进行协同过滤的商品推荐系统。步骤1：运行配置和路径；步骤2：格式化和去重；步骤3：计算得分矩阵；步骤4：计算同现矩阵；步骤5：矩阵相乘；步骤6：排序推荐。详细操作请查看Github链接：https://github.com/huangyueranbbc

确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。

基于Spark Yarn-Client模式的ALS推荐算法实战 本实例演示如何使用Python和Spark MLlib库构建协同过滤推荐系统。算法核心采用ALS（交替最小二乘法），并以Yarn-Client模式部署在Spark集群上。 项目包含: 完整可运行的Python代码 用于训练模型的示例数据集 代码结构解析: 数据加载: 从本地或分布式存储系统加载用户-物品评分数据。 模型训练: 使用ALS算法训练协同过滤模型，并设置相关参数，如隐式因子数量、正则化参数等。 推荐生成: 利用训练好的模型预测用户对未评分物品的评分，并推荐评分最高的物品。 模型评估: 使用评估指标，如均方根误差 (RMSE)，评估模型的预测准确性。 运行环境: Apache Spark集群 Python 3.x Spark MLlib库 学习收益: 通过本实例，您将学习: 如何使用Python和Spark MLlib构建协同过滤推荐系统 ALS算法的原理和应用 Spark Yarn-Client模式的部署方法 推荐模型的评估方法 提示: 根据您的实际数据集调整代码中的参数 可视化推荐结果以获得更直观的洞察 立即开始: 克隆项目代码，并根据您的环境修改配置，即可体验ALS推荐算法的魅力！

协同过滤算法（CF）在推荐系统中面临数据稀疏性和可伸缩性问题。提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），定义了用户项类别偏好比率（UICPR）并计算UICPR矩阵。CPCKCF算法以Canopy算法为前置步骤，并将其输出作为K-means算法的输入，用于用户数据的聚类和近邻用户预测得分。实验结果基于MovieLens数据集显示，与传统基于用户的协同过滤算法相比，CPCKCF算法提高了计算效率和推荐精度约2.81%。

视频推荐系统依据用户的点击、点赞和收藏行为进行推荐，其中基于物品的协同过滤算法是一种有效的推荐方法。

协同过滤算法，淘宝、京东等电商平台推荐系统的幕后功臣。用户在这些平台浏览或购买商品时，会被收集相关数据。下次访问时，平台会根据这些数据精准推荐商品。 协同过滤推荐算法的核心思想：从海量用户中找到与你品位相似的一小部分人，这些人被称为“邻居”。 算法根据“邻居”的喜好生成推荐列表，精准推荐商品给你。如何确定“邻居”？如何将“邻居”喜好排序？这些都是协同过滤算法需要解决的关键问题。

这是一个关于数据库课程设计和毕业设计的文档，涉及使用Java和Vue构建的SSM架构以及MySQL数据库。

协同过滤算法在推荐系统中发挥着重要作用，但传统方法往往难以捕捉用户和物品之间复杂的潜在关系。为了解决这个问题，该算法将知识图谱表示学习融入协同过滤中。知识图谱可以提供丰富的实体关系信息，通过表示学习将实体和关系嵌入到低维向量空间，可以更有效地挖掘用户偏好和物品特征。该算法将用户-物品交互数据与知识图谱信息相结合，利用知识图谱表示学习增强协同过滤模型，从而提高推荐结果的准确性和可解释性。

协同过滤是当前推荐系统中最成功的一种方法，然而面对数据稀疏性等挑战。本研究提出利用Web数据挖掘（WUM）补充隐性数据，进而完善显性用户评价矩阵；并应用径向基函数（RBFN）对补全后的评价矩阵进行平滑处理，以解决数据稀疏性问题。实验结果显示，该方法在推荐精度和相关性上均显著优于传统协同过滤方法。