大数据Spark MLlib推荐算法

大数据Spark MLlib推荐算法

1 相似度算法无论是基于用户还是基于商品的推荐,都是需要找到相似的用户或者商品,才能做推荐,所以,相似度算法就变得非常重要了。常见的相似度算法有:欧几里德距离算法(Euclidean Distance)皮尔逊相似度算法(Pearson Correlation Coefficient&#...

大数据Spark MLlib基于模型的协同过滤

大数据Spark MLlib基于模型的协同过滤

1 简介在大数据Spark MLlib推荐算法这篇文章中涉及到拆分,至于为什么拆分没有详解接下来写一下如何来构建模型.基于模型的协同过滤推荐,就是基于样本的用户偏好信息,训练一个推荐模型,然后根据实时的用户喜好的信息进行预测新物品的得分,计算推荐基于近邻的推荐和基于模型的推荐基于近邻的推荐是在预测时...

大数据Spark MLlib推荐系统

大数据Spark MLlib推荐系统

1 从广告说起推荐系统先如今,广告可谓是无处不在,报纸、电视、视频网站、短信、邮件等等。弹框广告:未来广告:精准推荐,不再让人们对广告反感,而是会感觉到惊讶。只要做到精准,“广告”就不再是“广告”。2 什么是推荐系统?为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,找到用户感兴趣...

大数据Spark MLlib机器学习

大数据Spark MLlib机器学习

1 什么是Spark MLlib?MLlib是Spark的机器学习(ML)库。旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。MLlib目前分为两个代码包:spark....

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