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关于推荐系统的详细介绍

2020-11-27 来源:小侦探旅游网
推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据,其实就是数学里面的稀疏矩阵,scipy中提供了sparse模块来解决这个问题,但scipy.sparse有很多问题不太合用:1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片;2、由于数据保存在内存中,不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片,需要i或者j的数据集中存储;同时,为了保存海量的数据,也需要把数据的一部分放在硬盘上,用内存做buffer。这里的解决方案比较简单,用一个类Dict的东西来存储数据,对于某个i(比如9527),它的数据保存在dict['i9527']里面,同样的,对于某个j(比如3306),它的全部数据保存在dict['j3306']里面,需要取

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4. 文章推荐系统(三)

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5. Mahout构建图书推荐系统

简介:Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开

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9. 我写的推荐系统。哈哈。表格什么的自己猜吧

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10. 社交网络中基于张量分解的好友推荐

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