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Mahout學(xué)習(xí)筆記-推薦算法

系統(tǒng) 2107 0


? Mahout中的推薦算法主要有:User-based Recommender, Item-based Recommender和Slope-One Recommender。

? 1. User-based Recommender

??? 該算法的主要思想是:與用戶u最相似的用戶喜歡的商品有很大可能也是用戶u喜歡的商品。

      
        1
      
      
        對(duì)于用戶u的每一個(gè)沒(méi)有preference的商品i

      
      
        2
      
      
           對(duì)于每一個(gè)對(duì)商品i有preference的用戶v

      
      
        3
      
            計(jì)算用戶u與v的相似性s
      
        //
      
      
        實(shí)際上無(wú)需在線計(jì)算,可以事先計(jì)算好存儲(chǔ)起來(lái)
      
      
        4
      
      
             將用戶v對(duì)于商品i的preference,乘以s,加到用戶u對(duì)商品i的預(yù)測(cè)preference的平均值

      
      
        5
      
        返回用戶u的平均值最高的幾個(gè)商品作為推薦商品。
    

?

? 上述算法需要窮舉每個(gè)商品i,導(dǎo)致計(jì)算非常非常慢。可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算好某個(gè)用戶u的所有的鄰居(記為集合n),然后,再為用戶u做推薦時(shí),只需要考慮用戶u的鄰居的所有有preference的商品即可,而無(wú)需考慮所有商品,算法如下:

      
        1
      
      
        對(duì)于每個(gè)其他的用戶w

      
      
        2
      
      
          計(jì)算用戶u與用戶w之間的相似度s

      
      
        3
      
      
        返回用戶u的相似度最高的幾個(gè)用戶,記為用戶u的鄰居n

      
      
        4
      
      
        //
      
      
        上述步驟可以離線完成,類似于索引
      
      
        5
      
      
        對(duì)于用戶u的每個(gè)u本身沒(méi)有preference,但是u的鄰居n中某個(gè)用戶有preference的商品i

      
      
        6
      
      
          對(duì)于每個(gè)對(duì)商品i有preference的用戶u的鄰居v

      
      
        7
      
           計(jì)算用戶u與v的相似度
      
        //
      
      
        其實(shí)無(wú)需在線計(jì)算,可以提前計(jì)算好,存儲(chǔ)起來(lái)
      
      
        8
      
             將用戶v對(duì)于商品i的preference,乘以s,加到用戶u對(duì)商品i的預(yù)測(cè)preference的平均值
    

? 2. Item-based Recommender

??? 該算法的主要思想是:喜歡商品i的用戶u,有很大可能性會(huì)喜歡和商品i很相似的其他商品

      
        1
      
      
        對(duì)于用戶u的每個(gè)沒(méi)有preference的商品i

      
      
        2
      
      
          對(duì)于每個(gè)用戶u有preference的商品j

      
      
        3
      
      
            計(jì)算商品i與j的相似度s

      
      
        4
      
      
            把用戶u對(duì)商品j的preference,乘以s,加到用戶u對(duì)商品i的preference的平均值

      
      
        5
      
       返回用戶u的平均值最高的幾個(gè)商品作為推薦商品
    

? 3. Slope-One Recommender

??? 首先計(jì)算每?jī)蓚€(gè)商品之間preference差值的平均值

      
        1
      
      
        對(duì)于某個(gè)商品i

      
      
        2
      
      
          對(duì)于某個(gè)商品j

      
      
        3
      
      
            對(duì)于每個(gè)對(duì)商品i和j都有preference的用戶u

      
      
        4
      
             將用戶u對(duì)商品i和商品j的preference的差值加到所有用戶對(duì)商品i和商品j的差值的平均值當(dāng)中去  
    

??? 推薦

      
        1
      
      
        對(duì)于用戶u的每個(gè)沒(méi)有preference的商品i

      
      
        2
      
      
          對(duì)于用戶u的每個(gè)有preference的商品j

      
      
        3
      
      
            取得商品i和商品j的preference差值的平均值diff

      
      
        4
      
      
            將diff加上u對(duì)商品j的preference的和加入用戶u對(duì)商品i的preference的平均值當(dāng)中去

      
      
        5
      
           返回用戶u的預(yù)測(cè)preference最高的幾個(gè)商品作為推薦
    

?

? [1] Mahout in Action

Mahout學(xué)習(xí)筆記-推薦算法


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