二、電影推薦思路總結
【 資料儲存部分】
【離線推薦部分】
【實時推薦部分】
【系統初始化部分】
【離線推薦部分】
【實時推薦部分】
【業務系統部分】
使用者電影特徵提取時，必須要有對應的資料，電影表，使用者表，使用者評價表。通過als演算法對評價表進行計算，計算出電影的特徵矩陣。通過電影特徵的矩陣計算得出每個電影最相似的幾個電影，並且儲存。儲存資料如下：
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}
詳細到：als進行離線推薦
在此實時推薦採用乙個比較簡單的思路，便於理解。
當使用者 u 對電影 p 進行了評分，將觸發一次對 使用者u 的推薦結果的更新。由於用
戶 u 對電影 p 評分，對於使用者 u 來說，他與 電影p 最相似的電影們之間的推薦強度將
發生變化，所以選取與電影 p 最相似的 k 個電影作為候選電影。
詳細到：實時推薦
尚矽谷電影推薦實戰
推薦系統 電影推薦系統（二）
als是交替最小二乘法的簡稱，是2008年以來，用的比較多的協同過濾演算法。它已經整合到spark的mllib庫中，使用起來比較方便。這裡可以想象一下，每個人的性格愛好可以認為是乙個抽象的模型，每個人的模型都有自己的乙個特點。因此，每個人對於商品的評價都有自己的一套規律，als演算法就是可以通過這些...
推薦系統 （一）推薦系統評測
2 評測指標 3 覆蓋率 4 多樣性 5 新穎性 6 驚喜度 7 信任度 8 實時性 9 健壯性 乙個完整的推薦系統一般需要使用者 物品提供者和提供推薦系統的 三個參與方。準確度是推薦系統領域的重要質變，但是準確的 並不代表好的推薦 因為使用者可能不管你推不推薦都會購買，失去了推薦的意義 通過日誌系...
談談推薦系統（一）什麼是推薦系統
前言 上個月公司的同事提議組內做幾次關於資料探勘的技術串講交流下學習和工作經驗，本著提攜新人的考慮，建議博主也講點什麼。開始時博主想簡單講一講推薦演算法的協同過濾演算法。後來考慮到其實串講不僅僅是和其他人交流分享，也是對自己已有知識的鞏固。想一想還是加點挑戰，談談推薦系統吧 為什麼選推薦系統呢，原因...