基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF）

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

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。

大数据协同过滤是一种利用大数据技术的推荐系统算法，通过分析用户的历史行为和兴趣，发现与其兴趣相近的其他用户或物品，从而为用户提供个性化推荐。该技术首先收集用户的行为数据，包括浏览记录、购买记录、评分记录等。然后，通过分析这些数据，计算用户之间的相似度，选择与目标用户最相似的一组邻居用户。接着，基于邻居用户的行为数据，预测目标用户对未浏览或未购买的物品的兴趣程度。最后，根据一定的规则和策略对推荐结果进行过滤和排序，以提供给用户最相关和吸引人的推荐。

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 (

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。

确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。

基于 Spark 的电影推荐系统.zip 是个还不错的资源，适合想深入了解推荐系统原理、顺便动手练练 Spark 的你。讲得挺系统，从数据清洗、模型训练到实时推荐都有覆盖。用的核心是协同过滤，算是推荐算法里比较经典的做法。Spark 的 MLlib用起来还蛮顺的，大规模评分数据也不在话下。整体思路清晰，代码也不复杂，跑通之后你会对推荐系统的实现有个比较扎实的理解。评分数据预部分讲得挺细，比如怎么用DataFrame缺失值、转时间戳。完了就可以搞User-Based CF或者Item-Based CF，两种方式都提到了，配合实际需求灵活切换就行。训练环节支持调参数，比如相似度怎么选、邻居数 K设

协同过滤的 RMSE 计算代码其实蛮简单易懂的。如果你正在学习 Python，想了解机器学习和推荐系统的基础，完全可以参考这个源码。它的实现不复杂，操作起来也顺手，挺适合初学者。计算 RMSE 是评估推荐系统性能的一个常用方法，代码展示了如何基于协同过滤实现这一过程。通过这个代码，能帮你更好地理解推荐系统的工作原理，尤其是如何评估推荐的准确性。 如果你对协同过滤算法有兴趣，其他相关文章也挺值得一看。比如，关于 Spark 的协同过滤实现，或者基于 Django 框架的图书推荐系统，这些都能给你更深入的视角和实践经验。 另外，协同过滤算法的应用可不止在推荐系统，电商平台、视频推荐等都有广泛应用。

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%。