融合知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

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，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。

确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。

协同过滤算法的概述 协同过滤算法是一种机器学习技术，广泛应用于推荐系统，以提升推荐的准确性和效率。其核心思想基于用户协同过滤和物品协同过滤。 协同过滤算法的类型 基于用户的协同过滤算法 (UserCF)：利用用户之间的相似性进行推荐。若用户A与用户B的偏好相似，则可以将用户B喜欢的物品推荐给用户A。 基于物品的协同过滤算法 (ItemCF)：根据物品间的相似性进行推荐。例如，若物品A与物品B的内在关联强，可将物品B推荐给喜欢物品A的用户。 协同过滤算法的实现步骤 收集用户偏好：通过用户行为（评分、点击、购买等）获取偏好数据。 找到相似用户或物品：计算用户或物品间的相似性。 生成推荐结果：基于相似性提供个性化推荐。 协同过滤算法的要点 用户偏好相似性：推荐系统根据用户的行为或偏好相似性推荐内容。 物品之间的关联性：物品间具有潜在的内在联系，可以利用这些联系提升推荐效果。 协同过滤算法的应用场景 电子商务网站：为用户推荐个性化商品。 社交媒体：推荐好友、内容或兴趣群组。 视频分享平台：个性化推荐视频内容，提升用户体验。 协同过滤算法的优缺点 优点：- 能够高效处理大规模数据。- 提高推荐系统的准确性和用户满意度。 缺点：- 对计算资源要求高，计算量大。- 存在冷启动问题，特别是对新用户或新物品。 计算相似性的常用数学公式 欧几里德距离 余弦相似度 Jaccard相似度 这些公式可用于衡量用户和物品之间的相似性，优化推荐效果。

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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（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%。

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