TR-ALS-Sampled

本仓库提供了基于采样的张量环分解算法的Matlab代码，用于实验。该方法是由奥斯曼·阿西夫·马利克（Osman Asif Malik）和史蒂芬·贝克尔（Stephen Becker）提出的，详细实现见脚本tr_als_sampled.m。实验中使用了脚本experiment1.m和experiment4.m对合成数据和真实数据进行了验证。此外，我们还实现了标准TR-ALS算法（tr_als.m）、rTR-ALS算法（rtr_als.m）、TR-SVD算法（TRdecomp_ranks.m和TRdecomp.m修改版）、TR-SVD的随机变体（tr_svd_rand.m）。需要使用mtimesx

Spark MLlib 在 1.3 版本中加入了 ALS 算法，并进行了优化。此算法可用于因子分解任务，如协同过滤。其优化之处包括：- 提升算法收敛速度- 提高分布式计算的并行度- 提供更稳定的模型训练过程

Spark MLlib 的 ALS 推荐系统项目，挺适合拿来练手推荐算法的。基于协同过滤思想，用的是交替最小二乘（ALS）算法，逻辑也不复杂，就是把用户和歌曲打分拆成两个矩阵交替训练。你只要喂进去用户 ID、歌曲 ID和评分数据，它就能预测你喜欢的音乐。嗯，用DataFrame API数据也方便，响应也快，代码也挺清晰的。 项目结构还蛮清爽，data/放数据，src/main/scala/是主程序，build.sbt配好就能跑，比较适合用来理解 Spark 的实际应用场景。你可以自己改参数比如rank、iterations、regParam试试，看看推荐效果怎么变。 除了评分预测，项目里你也可

八、用以前完整备份的数据库备份文件进行数据库还原【常规】页设置如下： 【选项】页设置如下：

内容：使用预留子载波法(TR)降低PAPR的MATLAB算法，相关文件为matlab算法.rar。

本项目利用 Spark Streaming 和 ALS 算法构建了一个实时的餐饮推荐系统。系统通过分析用户的历史消费数据，实时预测用户对不同菜品的喜好程度，并向用户推荐其可能感兴趣的菜品。 系统架构 系统主要分为数据采集、数据预处理、模型训练和推荐服务四个模块。 数据采集模块: 负责实时采集用户的点餐数据，包括用户ID、菜品ID、评分等信息。 数据预处理模块: 对采集到的原始数据进行清洗和转换，生成模型训练所需的格式。 模型训练模块: 利用 Spark Streaming 对用户历史数据进行实时训练，构建基于 ALS 算法的推荐模型。 推荐服务模块: 接收用户的推荐请求，根据模型预测结果

matlab 的 BP 神经网络激活函数代码还挺实用的，尤其是你想搞点轻量级的神经网络测试项目的时候。这套结构是三层的，全连接，用的是比较常见的ReLU和Sigmoid，切换也方便，适合入门又不至于太水。资料集放法比较简单，你只要把“数据集”文件解压，跟代码放一起就行了。想用SVHN或者CIFAR也行，下载对应文件扔进去就可以了。嗯，路径得对，不然读不出来。比较的是它带了ALS 矩阵完成的功能，跑一些稀疏矩阵的补全也能上手。相关工具箱下载后，跑下demo_als_matrix，可以先感受下效果。想调激活函数就改index，调矩阵完成策略就跑mc。用起来还挺灵活。如果你之前搞过MNIST或者打算

创建测试数据库：use masterCREATE DATABASE TestDB ON ( NAME='TestDB', FILENAME='D:databaseTestDB.mdf')创建测试表：USE TestDBCREATE TABLE T_Employees(EmpID VARCHAR(20) NOT null,EmpName VARCHAR(20) null,ChargID VARCHAR(20) nullPRIMARY KEY ( EmpID )插入测试数据：insert into T_Employees values('1001','王明',NULL),('1002','李怡',

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 (

基于Flask和Spark的电影推荐系统，使用ALS算法和MovieLens数据集。该系统可根据用户的喜好智能推荐电影，方便快捷。