【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之美食推荐

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某外卖店铺挂接了某些用户对本店铺美食的评价和推荐分,并计划为某些新老客户推荐大伙儿未曾尝试的美食。

协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有一块儿经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,某些人通过相互媒体合作的机制给予信息相当程度的签署(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,签署不一定局限于不得劲感兴趣的,不得劲不感兴趣信息的纪录也相当重要。

数据分析

算法演示

可能是本地编辑的文件,可不能能通过文件上传法律土办法上传到服务器。

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皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient),是用于度量一4个 多变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。

在生活中,大伙儿老要给大伙儿推荐某些某些人喜欢的东西,也时常接受别人的推荐。为什么在么在能保证推荐的电影可能美食本来 大伙儿喜欢的呢?一般来说,大伙儿一4个 多人老要对同一4个 多电影可能美食感兴趣,没办法 你喜欢的东西就很大程度上大伙儿也会比较感兴趣。在大数据的背景下,算法会让我 寻找兴趣相似的哪些人,并关注大伙儿喜欢的东西,以此来给大伙儿推荐可能喜欢的事物。

大伙儿也将采用协同过滤来实现商品推荐,并在下面的章节一步步实现基于协同过滤的商品推荐系统。

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给定一4个 多用户i,大伙儿根据后边的数据为其推荐N个推荐分最高的美食。

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通过计算待推荐商品与已推荐商品的相似度,并乘以该用户对已推荐商品的推荐分,来计算待推荐商品的推荐分。

在文件recom.py,加入recommend函数

以上数据,不位于缺失和无意义推荐分,即不超出范围,格式正确。

横轴为美食品种,分为A--K 11中,竖轴为用户序号,有0-9 10某些人。表内值为某个用户对一种生活美食的推荐分,0表示其未曾吃过,5分为最高的推荐分。以上数据为实验虚构数据。

对于结构向量非常稀疏,可能结构之间关联关系明显,协方差较大则能能对原有维度的结构进行降维。没办法 既可不能能节省资源加快运算,也可不能能解决冗余结构带来的干扰。

余弦相似性通过测量一4个 多向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1,表示全版一样,而某些任何强度的余弦值都在大于1;很久其最小值是-1,相似度为0。

通常在计算相似度之前 ,大伙儿能能选用是计算基于商品的相似度(后边的法律土办法),还是计算基于用户的相似度。在现实情况下,大伙儿要根据用户和商品的数据决定选用哪种计算法律土办法。一块儿,在数据量变大时,大伙儿通常能能先降维,在做商品推荐。累积代码参考《机器学习实战》,本篇文章主要介绍要怎样使用PAI-DSW实现算法实验。

现在基础环境以及玩转信用卡 了,大伙儿可不能能用terminal安装某些人能能的包环境。一块儿可不能能选用python2可能python3的开发环境。很久左侧的文件系统,支持本地文件的上传下载等。

在推荐系统中,大伙儿能能计算一4个 多人或商品的相似度,大伙儿可不能能采用余弦相似度,皮尔逊相关系数等。



新建文件recom.py,实现相似度计算函数

推荐分计算

在文件recom.py,实现推荐分计算