推荐系统协同过滤详解大数据
2023-06-13 09:20:26 时间
推荐系统的应用遍及电商网站,基本上的电商网站几乎都有推荐系统,比如一些电影网站,当你看一部恐怖片后,网站会推荐一些口味比较相似的恐怖片,还有就是你在淘宝浏览了一个某品牌的手机,那淘宝可能推荐其他品牌的手机,或同类品牌不同类型的手机。可以说推荐系统已经全面的应用到各种场合,下面我们就来一起学习推荐系统之协同过滤;
协同过滤可以分为基于物品的协同过滤、基于用户的协同过滤;一般电商网站用基于物品的协同过滤比较多;
基于同现度为相似度的物品协同过滤一般分以下步骤:
第一步:数据清洗和降噪(省略)
第二步:建立物品同现矩阵推荐
第三歩:根据用户行为给予
下面就以以下数据为例说明,数据的第一列为用户ID,第二列为电影ID,第三列为用户评分;
基于以上数据用itemCF处理;下面建立同现矩阵,同现矩阵可以按下面方法建立:
从上图可以看出;商品101和商品102的同现度为3;按照以上方法可以算起所有的同现度见下图:
下面就以另外一个用户的评分结果进行推荐,计算方法如下:
故对于U3这个用户计算,根据分数结果,推荐他没有看过的103电影;以上步骤推荐完成;但对于推荐结果也进行量化,进行量化的指标有两个:查全率和查准率
A : 表示推荐给我的,就是我想要的
B : 表示我想要的,但没有推荐给我
C : 推荐给我的,但不是我想要的
D : 我不想要的,刚好没有推荐给我
查准率:反应推荐的结果是否是准确的,及我想要的
计算计算公式:A/A+C
查全率: 反应我想要的是否全推荐给我
计算公式:A/A+B
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