一、前述
常用的推薦方法有兩個，分別是基於物品的推薦和基於使用者的推薦。
本專案基於隱式的使用者反饋。
二、協同過濾演算法詳述
結論：對於使用者a，根據使用者的歷史偏好，這裡只計算得出乙個鄰居使用者c，然後將使用者c喜歡的物品d推薦給使用者a
結論：基於使用者的推薦（長虛線）---1和5比較相似，5買了104商品，所以把104推薦給使用者1。
基於物品的推薦（短虛線）---101物品和104物品比較相似，所以當使用者買了101，把104也推薦給他。
三、lambda架構（所有推薦系統的父架構）
四、本文系統架構
2.生成特徵索引（實際上是乙個文字檔案）的原因是格式化測試資料，也是相當於降維，當乙個userid進來時找到推薦服務，然後通過服務路由去查詢hbase中的資料，並根據特徵索引來取對應的特徵，所以這一步相當於乙個降維。
線上架構（測試集架構）：
關聯特徵：儲存的是同現矩陣。
問題：
五、需求分析（架構推薦方案）
1、資料清洗（得到訓練資料）
2、演算法建模（得到模型結果）
3、模型使用（得到推薦結果）
4、結果評估（推薦結果評估）
推薦系統篇 推薦系統介紹和基本架構流程
一 前述 常用的推薦方法有兩個，分別是基於物品的推薦和基於使用者的推薦。基於使用者的推薦原理是 跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡 userbasecf 基於物品的推薦原理是 跟你喜歡的東西類似的東西你也可能喜歡 itembasecf 我們這裡用到的是itembasecf，本質是依據特徵找使...
推薦系統 推薦系統是什麼（介紹）
由於某些原因呢，需要了解推薦系統，現在就推薦系統做乙個總結。顧名思義，推薦系統就是我給你做推薦，比如你到北京旅遊了，會推薦你去故宮 長城等地方，但是為什麼會給你推薦這些地方呢，而不推薦你去早晚高峰的西二旗站呢，這就是推薦系統需要做的。根據下圖，你能推測出使用者d對於游泳的喜好嗎？如果只看使用者d，我...
推薦系統入門介紹
推薦系統 推薦系統是利用電子商務 向客戶提供商品資訊和建議，幫助使用者決定應該購買什麼產品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程。個性化推薦是根據使用者的興趣特點和購買行為，向使用者推薦使用者感興趣的資訊和商品。隨著電子商務規模的不斷擴大，商品個數和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的...