推荐系统测评指标——计算DCG、IDCG以及nDCG的python代码
1. 公式DCG：其中， K是推荐列表的大小；i 是指推荐列表中的第 i i i个推荐项； 是指推荐项 i i i 是否被用户点击，若点击则为 1 1 1，否则为 0 0 0，在实际测试中，我们通常吧推荐列表中在测试集的推荐项视为被用户点击的推荐项，不在测试集中的推荐项视为未被用户点击的推荐项；IDCG：注意到IDCG的计算公式与DCG一致，区别在于IDCG是完美的DCG，也即 r i = 1 ....
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
在CRT预估中，工业界一般是会采用逻辑回归进行处理，对用户特征画像进行建模，然后计算点击概率，评估用户是否会有点击的行为。但是逻辑回归这个算法天生就会有个缺陷，它不能够区分非线性的数据，原因是逻辑回归是在普通的线性回归的基础之上添加了Sigmoid函数，处理的只能是线性数据，那么我们就需要获得线性可分的数据，这是如果采用人工进行组合特征，成本会非常的贵，而且需要有经验的专业人士，才能够获得提升模....
【推荐系统】UserCF(基于用户的协同过滤)（理论+图解+代码实践）
1.协同过滤算法协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐领域比较经典的一个算法。所谓协同过滤就是，根据用户的喜好或者近期的行为以及志趣相同的用户的爱好来给用户进行推荐物品，目前应用比较广泛的协同过滤算法有两种模式，一种是基于邻域（neighborhood methods），另外一种就是隐语义模型（latent factor models），对于邻域这种方法主要为以下两种方....
基于surprise模块快速搭建旅游产品推荐系统（代码+原理）（二 ）
完整代码def get_similar_users_recommendations(uid, dataset=dataset,n=10): # 获取训练集，这里取数据集全部数据 trainset = dataset.build_full_trainset() # 考虑基线评级的协同过滤算法（使用基于用户的算法） algo = KNNBaseline(sim_opt...
基于surprise模块快速搭建旅游产品推荐系统（代码+原理）（一）
基于物品的旅游产品推荐系统摘要：近年来，旅游行业风生水起，随着社会经济的快速发展，国民消费水平不断的提高，人们将物质上的满足不断转型到精神上的需求。外出旅游成为每一个人的精神需求和物质消费倾向。2016年12月7日，国务院印发《“十三五”旅游业发展规划》，并指出要把握好时代的契机，优化旅游产业结构，创新旅游行业，保障旅游质量。旅游行业的多元化发展和设计，不仅给相关部门带来了管理难度，也给消费者增....
用Hadoop构建电影推荐系统，如何成功将这些代码成功打包
网址：http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/。看到这篇文章，很高兴，终于可以hadoop实践了，但是里面的“import org.conan.myhadoop.hdfs.HdfsDAO;”没看懂。想将这些代码达成jar包放到hadoop中运行，希望大家能够帮忙调试。
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