推荐系统算法,基于内容的推荐算法实现

推荐系统算法数值特征log化 2023-11-22 18:14 591 墨鱼

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大数据推荐系统算法工程师项目实践1.框架大数据技术框架hadoop生态系统：基于HDFSH的数据存储Flumekaflka非结构化数据采集（日志形式）Sqoop结构化数据采集MapRed个性化推荐系统是系统工程。为了便于集中描述，本文不涉及模型训练、部署等工程问题。仅介绍讨论推荐算法的原理。

根据《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》https://static.googleusercontent/media/research.google/ru//pubs/archive/45530.pdf），YouTube基于关联规则的推荐系统算法的首要目标是挖掘关联规则，即多个用户同时购买的商品集合，这些集合中的商品可以互相推荐。目前关联规则挖掘算法主要来自Apriori和FP-Growth。

这里推荐系统的传统算法主要包括：基于邻域的算法m潜在语义模型决策树模型逻辑回归01基于邻域的算法主要介绍了基于用户的CF（协同过滤）和基于项目的CF的原理1.基于用户的推荐（通过commontastes和preferences找到相似的邻居用户，K-neighboralgorithm，如果你的朋友喜欢它，你可能也喜欢它），2.基于项目的推荐（发现项目之间的相似性，推荐相似的项目，如果你喜欢该项目）A，关心相似A

几种常见的推荐系统算法介绍：随着互联网时代的发展，数据量不断增加，如何利用？我们先来说说最常用的推荐系统算法并进行区分。基于统计的推荐系统研究大致分为三个阶段。第一阶段基于传统服务，第二阶段基于当前社交网络服务，第三阶段是即将到来的物联网。这产生了许多基础和重要的

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