推荐系统相关

推荐: 

     定位你的偏爱，然后引导你去选择符合你个人的愿望与需要的产品

     距离，相似(性)度

     协同过滤(collaborative filtering)与基于内容(content-based)的推荐引擎

相似性(度)算法

算法

定义

皮尔逊相关系数

两个序列协方差与二者标准差乘积的比值权重

欧氏距离

各纬坐标之差的平方和的平方根

余弦相似性变量

从原点出发的两条射线之间的夹角

斯皮尔曼相关系数

相对排名的皮尔逊计算

忽略偏好值基于谷本系数计算相似度

两个偏好物品集合的交集大小与并集大小的比值

基于对数似然比更好地计算相似度

 

推荐引擎

1、基于相似用户的推荐

2、基于相似条目的推荐

3、基于内容的推荐

实现

   Mahout有很多推荐的实现，各有特点，在这里一并记录。
    GenericUserBasedRecommender： 基于用户的推荐，用户数量相对较少时速度较快。
    GenericItemBasedRecommender：基于物品的推荐，物品数量较少时速度较快，外部提供了物品相似度数据后会更加有效率。
    SlopeOneRecommender：基于slope-one算法（想想那个填空的表格吧）的推荐，在线推荐或更新比较快，需要先下大量的预处理运算。物品数量相对较少时使用比较合适。
    SVDRecommender：效果不错，和slope-one一样，事先需要大量的预处理运算。
    KnnItemBasedRecommender：基于最近邻算法的推荐器，物品数量较小时表现良好。
    TreeClusteringRecommender：基于聚类的推荐器，在线推荐较快，同时也需要事先大量预处理运算，用户数量相对较少时表现良好。

参考:

推荐系统，第 1 部分: 方法和算法简介  http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-recommender1/index.html

推荐系统，第 2 部分: 开源引擎简介    http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-recommender2/index.html

个性化推荐系统  http://baike.baidu.com/link?url=j5v5nsCSbzDM1XEV4SYq-dPhNVaODnn6miewNXAjI6vP7NfrxXg5RnalHvcuBXrtsSemSUpdoL_IfC36b8Rum_

《智能Web算法》 <第3章 推荐系统>

个性化推荐  http://www.cnblogs.com/liqizhou/category/379678.html

个性化推荐十大挑战 http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/07/08/2581829.html

计算广告与推荐系统有哪些区别？ http://www.zhihu.com/question/19662693

 Mahout推荐算法API详解       http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/

 Mahout推荐算法API详解      http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/13297663

 Mahout的taste推荐系统里的几种Recommender分析  http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/13297583

计算广告与推荐系统有哪些区别？ http://www.zhihu.com/question/19662693

推荐系统中所使用的混合技术介绍 http://www.52ml.net/318.html

Netflix 推荐系统：第一部分 http://www.douban.com/note/247017189/
Netflix 推荐系统：第二部分 http://www.douban.com/note/247017269/

Netflix公布个性化和推荐系统架构 http://www.infoq.com/cn/news/2013/04/netflix-ml-architecture