關於推薦系統的詳細介紹

推薦系統中經常需要處理類似user_id, item_id, rating這樣的數據，其實就是數學裡面的稀疏矩陣，scipy中提供了sparse模組來解決這個問題，但scipy.sparse有很多問題不太合用：1 、不能很好的同時支援data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；2、由於資料保存在記憶體中，因此無法很好的支援大量數據處理。要支援data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或j的資料集中儲存；同時，為了保存海量的數據，也需要把資料的一部分放在硬碟上，用記憶體做buffer。這裡的解決方案比較簡單，用一個類Dict的東西來儲存數據，對於某個i（例如9527），它的數據保存在dict['i9527']裡面，同樣的，對於某個j（比如3306） ，它的全部資料都保存在dict['j3306']裡面，需要取

#1. 一種比較省記憶體的稀疏矩陣Python儲存方案

#簡介：推薦系統中常需要處理類似user_id, item_id, rating這樣的數據，其實就是數學裡面的稀疏矩陣，scipy中提供了sparse模組來解決這個問題

2. 文章推薦系統(二)_PHP教程

##簡介：文章推薦系統(二)。 ======APPRE.PHP========== $strlen=strlen($articlemsg); if($strlen50){ echo table align=center width=100%; echo tr align=centertd; echo你是不是在灌水呀？為防止部分網友善

3. 文章推薦系統（三）_PHP教學

##「簡介：文章推薦系統（三）。 =====Article.php==== ? if(!isset($pagenum)){ $pagenum=1;} $conn=mysql_connect(localhost,user,password); mysql_select_db(bamboo); $sql=select count(*) from article; $result=mysql_que

#4.

文章推薦系統（三）

簡介：文章推薦系統（三）。 =====Article.php==== ? if(!isset($pagenum)){ $pagenum=1;} $conn=mysql_connect(localhost,user,password); mysql_select_db(bamboo); $sql=select count(*) from article; $result=mysql_que

#5.

Mahout建立書籍推薦系統

簡介： Hadoop家族系列文章，主要介紹Hadoop家族產品，常用的項目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的項目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama , Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 從2011年開

6.

用於大數據的並查集（基於HBase）的java類別# #簡介：在做推薦系統的時候想查看原始資料集中自然存在的類別有多少種，即找到一些子集，這些子集屬於原始資料集，子集之間沒有任何關聯，而子集內部所有資料都有直接或間接的關聯。 首先考慮的是由於資料規模，讀入記憶體是不可能的，所以要藉助硬碟（雖然很不情願）

7.

Storm流計算從入門到精通之技術篇(高並發策略、批次事務、Trid

簡介：對這個課程有興趣的可以加我qq2059055336和我聯絡Storm是什麼？為什麼學習Storm ？ Storm是Twitter開源的分散式即時大數據處理框架，被業界稱為即時版Hadoop。

8.

從ms2000 到2005 出現的錯誤：Microsoft][SQLServer 2000 Driv

#簡介：轉載的地址：http://www.shamoxia.com/html/y2010/2249.html 最近針對一個比較老的資料庫開發一個個人化論文推薦系統，由於系統比較陳舊，用的資料庫的平台還是sqlserver2000，大家現在其實已經都用2005或2008甚至更高的版本了，但為了和系統相容，我們

9. 我寫的推薦系統。哈哈。表格甚麼的自己猜吧

簡介：我寫的推薦系統。哈哈。表格甚麼的自己猜吧。 無INSERT INTO recommend (SELECT ut.userid,it.itemid, NOW() FROM user_tag ut,item_tag it WHERE EXISTS( SELECT it.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT ut.tagid FROM item_tag it WHERE it.tagid IN (SELECT .

##10. 社群網路中基於張量分解的好友推薦

介紹：社群網路中基於張量分解的好友推薦摘要引言相關研究問題描述所提好友推薦方法實驗驗證結論摘要社交網絡中快速增長的用戶對現有好友推薦系統提出了挑戰。本文我們用張量分解模型基於使用者的標籤行為資訊提出了一個新的推薦框架，解決社群網路中的好友

【相關問答推薦】：

並發- python的flask框架結合gevent效能反而大幅下降？

python - 有沒有輕量級的推薦系統？

javascript - 推薦系統的做法。例如推薦用戶、推薦話題

有沒有系統的學習Linux c程式設計的書

python - 在推薦系統、機器學習中，如何將一個完整的資料集分割成訓練集和測試集

以上是關於推薦系統的詳細介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！