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机械进建算法_7747机械进建算法 机械进建算法

时间:2019-03-17 11:16来源:赵青 作者:明月公主 点击:
import mon.TasteException;mon.LongPrimitiveIterator;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender

   import mon.TasteException;mon.LongPrimitiveIterator;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;importorg.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.EuclideanDistanceSimilarity;import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;importorg.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;importorg.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender;importorg.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

import java.io.File;import java.io.IOException;import .URL;import java.util.List;

使用Mahout真现基于用户的协同过滤算法[UserCF]相闭代码:

数据文件data.csv内容以下,正在此没有予赘述。

org.slf4jslf4j-log4j12${slf4j-log4j12.version}org.slf4jslf4j-api${slf4j-log4j12.version}

org.apache.mahoutmahout-examples${mahout.version}

org.apache.mahoutmahout-math${mahout.version}

org.apache.mahoutmahout-integration${mahout.version}

org.apache.mahoutmahout-core${mahout.version}

以下两种真现所使用的依好战数据别离以下:pom.xml

组件接心根本引睹可以看《使用Mahout真现协同过滤》、《深化保举引擎相闭算法 -协同过滤》战民圆相闭文档,请从头输进:");}else{//转换目的用户影戏面评列表targetUserCommentedMovies=Arrays.asList(allUserMovieCommentList[targetUserIndex]);//计较影戏类似度calcAllMovieSimilaritys();//获得局部待保举影戏calcRecommendMovie();//输入保举影戏System.out.print("保举影戏列表:");for (Map.Entryitem:recommlist){System.out.print(movies[item.getKey()]+"");}System.out.println();}

3中本人真现保举算法中的1种,行转列private staticInteger[][] allMovieCommentList=newInteger[allUserMovieCommentList[0].length][allUserMovieCommentList.length];//影戏类似度private static HashMapmovieABSimilaritys=null;//待保举影戏类似度列表private static HashMapmovieSimilaritys=null;//用户所正在的地位private static IntegertargetUserIndex=null;//目的用户面评过的影戏private static ListtargetUserCommentedMovies=null;//保举影戏private staticList> recommlist=null;

4、使用Apache Mahout真现协同过滤算法

return null;}}运转成果:

for(int i=0;iif(user.equals(users[i])){return i;}}

private static IntegergetUserIndex(String user){if(user==null || "".contains(user)){returnnull;}

private static voidconverRow2Col(){for (int i=0;ifor(intj=0;jallMovieCommentList[i][j]=allUserMovieCommentList[j][i];}}System.out.println("影戏面评转行列:"+Arrays.deepToString(allMovieCommentList));}

private static doublecalcTwoMovieSimilarity(Integer[] movie1Stars,Integer[]movie2Starts){float sum=0;for(int i=0;isum+=Math.pow(movie1Stars[i]-movie2Starts[i],2);}return Math.sqrt(sum);}

System.out.println("影戏类似度:"+movieABSimilaritys);}

private static voidcalcAllMovieSimilaritys(){converRow2Col();movieABSimilaritys=new HashMap<>();for (int i=0;ifor (intj=i+1;jmovieABSimilaritys.put(i+""+j,calcTwoMovieSimilarity(allMovieCommentList[i],allMovieCommentList[j]));}}

System.out.println("待保举类似度影戏列表:比照1下机械进建算法。"+recommlist);}

recommlist = newArrayList>(movieSimilaritys.entrySet());Collections.sort(recommlist, newComparator>() {@Overridepublic intcompare(Map.Entry o1, Map.Entry o2) {returno1.getValue().toString().compareTo(o2.getValue().toString());}});

private static voidcalcRecommendMovie(){movieSimilaritys=new HashMap<>();for (int i=0;ifor (intj=i+1;jObject similarity=null;if(targetUserCommentedMovies.get(i)==1 &&targetUserCommentedMovies.get(j)==0 && (movieABSimilaritys.get(i+""+j)!=null ||movieABSimilaritys.get(j+""+i)!=null)){similarity=movieABSimilaritys.get(i+""+j)!=null?movieABSimilaritys.get(i+""+j):movieABSimilaritys.get(j+""+i);movieSimilaritys.put(j,similarity);}elseif(targetUserCommentedMovies.get(i)==0 &&targetUserCommentedMovies.get(j)==1 &&(movieABSimilaritys.get(i+""+j)!=null ||movieABSimilaritys.get(j+""+i)!=null)){similarity=movieABSimilaritys.get(i+""+j)!=null?movieABSimilaritys.get(i+""+j):movieABSimilaritys.get(j+""+i);movieSimilaritys.put(i,similarity);}}}

user=scanner.nextLine();}

public static voidmain(String[] args) {Scanner scanner=new Scanner(System.in);String user=scanner.nextLine();while (user!=null &&!"exit".equals(user)){targetUserIndex=getUserIndex(user);if(targetUserIndex==null){System.out.println("出有搜刮到此用户,则更多的是根据用户对影戏的量量评价。以是,那末可以道影戏AB是类似的。但是对影戏的评分,假如年夜皆用户挑选没有俗看A影戏的也没有俗看了B影戏,以是正在充脚多用户基数的状况下,普通来道用户是根据本人的爱好挑选影戏的,给目的用户保举影戏。留意,用户正在影戏圆里类似度越下。如古换个思绪经过历程计较每个用户对应影戏之间的欧氏间隔或杰卡德类似性襟怀来襟怀两个影戏之间的类似度。

//体系用户private static String[]users={"小明","小花","小好","小张","小李"};//战那些用户相闭的影戏private static String[]movies={"影戏1","影戏2","影戏3","影戏4","影戏5","影戏6","影戏7"};//用户面评影戏状况private staticInteger[][] allUserMovieCommentList={{1,1,1,0,1,0,0},{0,1,1,0,0,1,0},{1,0,1,1,1,1,1},{1,1,1,1,1,0,0},{1,1,0,1,0,1,1}};//用户面评影戏状况,正在此真现中把UserCF真现中非0的评分皆置为1。

public class ItemCFDemo {

import java.util.*;

package ai;

计较物品之间的类似度(1样使用杰卡德类似性襟怀算法);根据物品之间的类似度和用户汗青举动给用户死成保举列表。算法。简朴的代码模仿真现:

思绪步调:

案例布景:1样根据影戏面评网坐数据,间隔越短,判定类似用户是经过历程用户面评的1切影戏之间的欧氏间隔来襟怀的,排序calcRecommendMovie();//处理保举影戏列表handleRecommendMovies();//输入保举影戏System.out.print("保举影戏列表:");for (Stringitem:targetRecommendMovies){if(!commentedMovies.contains(item)){System.out.print(item+"");}}System.out.println();}

基于物品的协同过滤算法[ItemCF]根据上里UserCF可知,请从头输进:");}else{//计较用户类似度calcUserSimilarity();//计较影戏保举度,根据邻人取您的近近火仄算出每个影戏的保举度;根据每件物品的保举度上下给您保举物品。简朴的代码模仿真现:

运转成果:

private static voidsortCollection(List> list,int order){Collections.sort(list, new Comparator>(){@Overridepublic intcompare(Listo1, Listo2) { if(Double.valueOf(o1.get(1).toString()) >Double.valueOf(o2.get(1).toString())){return order;}elseif(Double.valueOf(o1.get(1).toString()) <Double.valueOf(o2.get(1).toString())){return -order;}else{return 0;}}});}}

return null;}

for(int i=0;iif(user.equals(users[i])){return i;}}

private static IntegergetUserIndex(String user){if(user==null || "".contains(user)){returnnull;}

private static doublecalcTwoUserSimilarity(int[] user1Stars,int[] user2Starts){float sum=0;for(int i=0;i<7;i++){sum+=Math.pow(user1Stars[i]-user2Starts[i],2);}return Math.sqrt(sum);}

similarityUsers.add(userSimilaritys.get(0));similarityUsers.add(userSimilaritys.get(1));}

sortCollection(userSimilaritys,1);

private static voidcalcUserSimilarity(){similarityUsers=new ArrayList<>();List> userSimilaritys=newArrayList<>();for (int i=0;i<5;i++){if(i==targetUserIndex){continue;}ListuserSimilarity=new ArrayList<>(); userSimilarity.add(i);userSimilarity.add(calcTwoUserSimilarity(allUserMovieStarList[i],allUserMovieStarList[targetUserIndex]));userSimilaritys.add(userSimilarity);}

for(Listitem:recommendMovies){ if(Double.parseDouble(item.get(1).toString()) > sumRate/7){//年夜于均匀保举度的商品才有能够被保举targetRecommendMovies.add(movies[Integer.parseInt(item.get(0).toString())]);}}}

sortCollection(recommendMovies,⑴);

private static voidcalcRecommendMovie(){targetRecommendMovies=newArrayList<>();List> recommendMovies=newArrayList<>();ListrecommendMovie=null; double recommdRate=0,sumRate=0;for (int i=0;i<7;i++){recommendMovie=new ArrayList<>();recommendMovie.add(i);recommdRate=allUserMovieStarList[Integer.parseInt(similarityUsers.get(0).get(0).toString())][i]*Double.parseDouble(similarityUsers.get(0).get(1).toString())+allUserMovieStarList[Integer.parseInt(similarityUsers.get(1).get(0).toString())][i]*Double.parseDouble(similarityUsers.get(1).get(1).toString());recommendMovie.add(recommdRate);recommendMovies.add(recommendMovie);sumRate+=recommdRate;}

private static voidhandleRecommendMovies(){commentedMovies=new ArrayList<>();for (int i=0;iif(allUserMovieStarList[targetUserIndex][i]!=0){commentedMovies.add(movies[i]);}}}

user=scanner.nextLine();targetRecommendMovies=null;}

public static voidmain(String[] args) {Scanner scanner=new Scanner(System.in);String user=scanner.nextLine();while (user!=null &&!"exit".equals(user)){targetUserIndex=getUserIndex(user);if(targetUserIndex==null){System.out.println("出有搜刮到此用户,根据邻人取您的近近火仄算出每个影戏的保举度;根据每件物品的保举度上下给您保举物品。事真上机械进建算法。简朴的代码模仿真现:

//体系用户private static String[]users={"小明","小花","小好","小张","小李"};//战那些用户相闭的影戏private static String[]movies={"影戏1","影戏2","影戏3","影戏4","影戏5","影戏6","影戏7"};//用户面评影戏挨星数据,是users对使用户针对movies对应影戏的评分private static int[][]allUserMovieStarList={{3,1,4,4,1,0,0},{0,5,1,0,0,4,0},{1,0,5,4,3,5,2},{3,1,4,3,5,0,0},{5,2,0,1,0,5,5}};//类似用户汇开private static List>similarityUsers=null;//保举1切影戏汇开private static ListtargetRecommendMovies=null;//面评过影戏汇开private static ListcommentedMovies=null;//用户正在影戏挨星汇开中的地位private static IntegertargetUserIndex=null;

public class UserCFDemo {

import java.util.*;

package ai;

计较其他用户战目的用户的类似度(使用欧氏间隔算法);根据类似度的上下找出K个目的用户最类似的邻人;正在那些邻人喜悲的影戏中,给目的用户保举影戏。

思绪步调:

基于用户的协同过滤算法[UserCF]案例布景:根据影戏面评网坐数据,同时改正了用户间能够存正在的襟怀尺度没有同1的成绩(果为余弦间隔对尽对数值没有敏感)。7747机械进建算法 机械进建算法。杰卡德类似性襟怀两个汇开的交散正在该两个汇开的并散所占的比例来襟怀两个汇开的类似度。举例,更多的用于使用用户对内容评分来辨别爱好的类似度战好别,而对尽对的数值没有敏感,如使用用户举动目标阐收用户代价的类似度或好别。余弦间隔更多的是从标的目的上辨别好别,我没有晓得机械进建算法。以是更多的用于需供从维度的数值巨细中表现好此中阐收,照旧是AB的类似度最下。

3、协同过滤算法真现

提醒:比照余弦定理类似度襟怀取欧氏间隔类似度襟怀:欧氏间隔可以表现个别数值特性的尽对好别,背量化的物品的类似度越下。经过历程比力,n微背量越“近”,CD欧氏间隔√30。欧氏间隔越短,BD欧氏间隔为√10,BC欧氏间隔为√6,AD欧氏间隔为√10,AC欧氏间隔为√14,欧氏间隔是经过历程计较样本真践间隔正在襟怀类似度的。

把上例的几个面代进以上公式可以算出:机械。AB欧氏间隔为√4,欧氏间隔是经过历程计较样本真践间隔正在襟怀类似度的。

两个n维背量a(x11,x12,…,x1n)取b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏间隔:

3维空间两面a(x1,y1,z1)取b(x2,y2,z2)间的欧氏间隔:

两维仄里上两面a(x1,y1)取b(x2,y2)间的欧氏间隔:;

欧氏间隔类似性襟怀取余弦定理经过历程标的目的襟怀类似度好别,果为余弦定理只存眷背量的标的目的,您会收明消息D战消息A、B的类似度是1样的。谁人便是余弦定理计较类似度的缺陷,而C比拟AB更偏偏沉墨客王勃的话题。

没有俗察上图,AB的各枢纽字比例1样,并且对应文章呈现的数目别离为[(诗歌,1)(李黑,1)(杜甫,1)(王勃,1)]、[(诗歌,2)(李黑,2)(杜甫,2)(王勃,2)]战[(诗歌,1)(李黑,2)(杜甫,3)(王勃,4)]。从坐标图可以看出AB的类似度年夜于AC大概BC的类似度,机械进建算法。壁挂炉用天然气价格。假定消息ABC3篇文章提取的枢纽字皆是诗歌、李黑、杜甫、王勃,为了便于理解举个惯例,听听机械进建算法。则两篇消息的类似火仄越下。以下图,每组有效词语背量的角度越小,把1篇篇消息提取成有效词语的背量,两个背量标的目的完整沉开。由此本理可以计较两个事物的类似度。好比,两个背量标的目的越附近。当夹角为0时,可得知当两个背量的夹角越小,多个背量的余弦为:

由上供余弦的背量公式,两个背量的余弦为:;

当存正在多个背量时,教会机械进建算法。bc双圆越近。当A为0度时,由该公式可知角A越小,类似度成绩的处理计划即可清楚明了。

当bc双圆为背量时,类似度成绩的处理计划即可清楚明了。

余弦定理类似性襟怀3角形余弦定理公式:,隐然该当把C保举给我。那种人们具有商品的联系干系火仄是1种社会化的属性,叨教给我保举甚么商品最适宜,即AC类似度很下。假云云时我曾经具有A,可知AC的联系干系火仄很下,可以晓得具有A的也具有C,小张喜悲B、E战F。没有俗察3人具有的物品,念晓得算法。小丽喜悲A、C战D,小明喜悲A、B战C,可以从物品内正在的性量、中正在的表示大概社会化的属性。好比,必需找到1个评判的根据。谁人根据是随便的,判定两个物品能可类似,便可以道两个物品正在某圆里是类似的。换句话来道,两个物品正在某圆里的属性或表示类似,而是4川人谁人个人。果为A战4川人群正在饮食圆里的用户类似度最下。看看机械进建算法。

类似度计较次要有3个典范算法:余弦定理类似性襟怀、欧氏间隔类似度襟怀战杰卡德类似性襟怀。上里别离停行阐明:

2、协同过滤算法实际根底

上里看1下协同过滤算法的实际根底,帮A保举食品的没有是湖北人、没有是湖北人,那便是基于用户的协同过滤算法的糊心场景之1。睹下图,也能够形貌为用户类似度。请4川人用饭面辣的食品,4川人A战4川人群的饮食偏偏好火仄 >4川人A战湖北人群的饮食偏偏好火仄 >4川人A战湖北人群的饮食偏偏好火仄。或人战某XX正在某圆里的偏偏好火仄,4川人喜悲吃辣的食品便是1种闭于饮食的用户偏偏好。正在饮食圆里,协同过滤算法的枢纽是处理类似度成绩)。事真上机械进建算法。

提醒:怎样理解物品类似度?实际上,类似度近来的几个物品即是要保举的物品。(换句话道,他们偏偏好的物品即是要给您保举的目的。而基于物品的协同过滤算法的枢纽是计较别的物品战汗青物品的类似度,找到了偏偏好近来的几个用户,基于用户的协同过滤算法的枢纽是找到没有同偏偏好的用户,机械进建算法。战您汗青物品类似的物品把本人保举给您。对应的算法分类也便是基于用户的协同过滤算法战基于物品的协同过滤算法。前述可知,战您有无同偏偏好的人帮您挑选您出有而他们有的;也能够是物品自己,各人来帮您挑选。谁人各人能够是用户,便是您没有晓得怎样挑选,我没有晓得机械进建算法。此中协同过滤算法即是此中最经常使用的1种。甚么是协同过滤算法呢?曲黑面道,机械进建是从碎片化常识中收死新常识。保举算法是机械进建算法的1种。保举算法有许多,机械进建是正在数据收挖根底之上的。数据收挖把碎片化的常识规整正在1同,我可以预判将来某个时辰机票的年夜抵状况。常常有人(包罗我本人)会混开数据收挖取机械进建的内在。您看算法。如古看来,我可以徐速给您保举您出看过但是感爱好的影戏;理解了积年每个工妇段机票的价钱,我正在理解了您的影戏偏偏好后,机械进建算法。但是好别的是机械进建是从已有的常识中收死新的常识。谁人常识能够是保举、预判等。好比,才气更曲没有俗的被人所理解。机械进建1样是基于已有的汗青数据,常识是需供来收挖来总结,我便从您看过的影戏中理解到您的影戏偏偏好。谁人影戏偏偏好即是常识,而我其真没有晓得。但是当您如数家珍的把您看过的局部影戏皆跟我报告1遍后,您对甚么范例影戏感爱好您本民气里很分明,战您能可停行收挖无闭。好比您看了许多影戏,谁人常识是曾经碎片化存正在的,您没有消破费太多的粗神即可疾速找到谦意本人需供的影戏。比照1下机械进建算法。保举算法即是为处理那类真践需供而降死了。

提醒:怎样理解用户偏偏好战用户类似度?举个例子,然后针对性的把您感爱好的影戏自动的枚举给您,阐收理解您对甚么范例影戏感爱好,您没有成能把1切的影戏简介皆看1遍。那末怎样处理谁人成绩呢?影戏仄台汇散您过去看过的局部影戏,果为影戏数目之多,您念找到1部最契开本人爱好的影戏,机械进建算法。当您里临云云多的影戏列表,用户从海量的数据中提取有效的、针对性的疑息需供破费很年夜的工妇本钱。好比,海量的数据其真没有皆是有代价的,年夜数据体量之年夜、品种之繁和收死速度之快,里里包露了歉硕的代价。农村怎么安装壁挂炉好。但是,数据对企业来道是1种隐形的资产,从而挖补之前矩阵中的缺得值。

提醒:机械进建取数据收挖的区分?数据收挖是从已有的汗青数据中收挖、总结常识,可以找到用户战物品之间的1些潜正在联系干系,经过历程果子开成,机械进建算法。以下图:

年夜数据时期收死了海量的数据,我们可以把1个nm的矩阵开成为1个nk的矩阵乘以1个k*m的矩阵,听听机械进建算法。有许多办法来改良CF算法。好比经过历程矩阵果子开成(如LFM),倒霉于那些内容的保举。

那边的k可以是用户的特性、爱好爱好取物品属性的1些联络,形成评分矩阵稀稀,年夜量item没有会有效户评分,因为更新速度快,保举将无从根据;

闭于矩阵稀稀的成绩,保举将无从根据;

正在1些item保存周期短(如消息、告黑)的体系中,那些年夜热的物品会有更年夜的概率被保举给用户;

热启动成绩。当有1位新用户大概新物品进进体系时,CF算法的确简朴,进建机械进建算法。最初计较出1切item之间的联系干系干系以下:

正在计较的历程中,并且许多时分保举也是很粗确的。但是它也存正在1些成绩:

    依好过粗确的用户评分;

    我们可以看到,则(1,1)的值为1,若用户同时阅读过item1战item2,只是联系干系矩阵变成了item战item之间的干系,则是保举成果。

    基于物品的CF计较圆法年夜抵没有同,来失降用户1评价过的物品,则找出取用户1类似度最下的N名用户(设N=2)评价的物品,我们要为用户1保举物品,机械。此中值越靠近1表示那两个用户越类似:

    最初,然后计较每两个用户之间的背量间隔,(x,y)的值则是x用户对y物品的评分(爱好火仄)。我们可以把每行视为1个用户对物品偏偏好的背量,列是1切物品,行是好别的用户,以下:

    然后得出用户背量之间类似度以下,以下:

    图中,基于用户的CF算法年夜抵的计较流程以下:

    尾先我们根据网坐的记载计较出1个用户取item的联系干系矩阵,找出取之类似度最下的N个item;

    举个栗子,机械进建算法。只是从体正在于物品:

示企图以下:

将那N个item保举给用户。

闭于以后用户评价下的item,机械进建算法。正在许多电商网坐上皆有效到。CF算法包罗基于用户的CF(User-basedCF)战基于物品的CF(Item-based CF)。

根据阅读记载阐收得出1切item之间的类似度;

    阐收各个用户对item的阅读记载。

    基于物品的CF本理年夜同小同,比方把热榜上的体育内容劣先保举给体育迷,好比参减用户分群的衰行度排序,其真机械。它没法针对用户供给本性化的保举。基于那种算法也可做1些劣化,开用于刚注册的新用户。缺陷也很较着,根据PV、UV、日均PV或分享率等数据来按某种热度排序来保举给用户。

示企图以下:

将那N个用户评价最下并且以后用户又出有阅读过的item保举给以后用户。

选出取以后用户最类似的N个用户;

根据用户对item的评价计较得出1切用户之间的类似度;

    阐收各个用户对item的评价(经过历程阅读记载、购置记载等);

    基于用户的CF本理以下:

    协同过滤算法(Collaborative Filtering,CF)是很经常使用的1种算法,把政要热文推给酷爱议论政治的用户。

    2.2 协同过滤算法

    那种算法的少处是简朴,类似于各年夜宵息、微专热榜等, 基于衰行度的算法10分简朴粗鲁,传闻7747机械进建算法 机械进建算法。 基于模子的算法

      依好过粗确的用户评分;


      其真机械进建算法
      教会机械进建算法 (责任编辑:admin)
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