【機械学習】Spark MLlibをPythonで動かしてレコメンデーションしてみる - Qiita
Sparkシリーズ第２弾です。今度はMLlibを使って協調フィルタリングを用いたレコメンデーションの実装を行います。 第一弾 【機械学習】iPython NotebookでSparkを起動させてMLlibを試す http://qiita.com/kenmatsu4/items/00ad151e857d546a97c3 環境 OS: Mac OSX Yosemite 10.10.3 Spark: spark-1.5.0-bin-hadoop2.6 Python: 2.7.10 |Anaconda 2.2.0 (x86_64)| (default, May 28 2015, 17:04:42) 本稿では上記の環境で行ったものを記載していますので、他の環境では設定が異なる場合もあるかと思いますのでご注意ください。また、基本的にiPython NotebookでのSparkの実行を想定しています。
Pythonでレコメンド・システムをつくる - 剥いだ布団とメモランダム.old
協調フィルタリングっていうやつですね。 Last.fmユーザのデータセットを使って、 アーティストをレコメンドしてくれるプログラムを作ってみた。 $ recommend.py 274 ＜あなたが再生したことのあるアーティスト:再生数＞ Depeche Mode : 7386 浜崎あゆみ : 2046 X JAPAN : 1365 Michael Jackson : 1261 倖田來未 : 1024 hide : 910 GACKT : 746 安室奈美恵 : 689 ZARD : 560 Céline Dion : 552 Emilie Autumn : 487 MALICE MIZER : 483 the GazettE : 462 L'Arc~en~Ciel : 373 KAT-TUN : 316 宇多田ヒカル : 295 Aerosmith : 274 AAA : 264 アンティッ
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
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協調フィルタリング入門