recommender system
时间: 2023-04-26 12:03:58 浏览: 81
推荐系统是一种利用用户历史行为、兴趣、偏好等信息,为用户推荐个性化内容的系统。它可以帮助用户发现自己感兴趣的内容,提高用户体验,同时也可以帮助商家提高销售额和用户满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交网络、新闻媒体等领域。
相关问题
fatal: unable to access 'https://github.com/Drew19980118/Recommender_System_FM_NFM_AFM.git/': HTTP/2 stream 1 was not closed cleanly before end of the underlying stream
这个错误可能是由于网络连接问题导致的。你可以尝试以下解决方案:
1. 检查你的网络连接是否正常,尝试重新连接网络。
2. 检查你的网络代理设置是否正确,如果使用代理,需要正确配置代理设置。
3. 清除浏览器缓存和 Cookie,然后重新打开浏览器尝试访问。
4. 如果以上方法都不起作用,可以尝试使用 Git 的 SSH 协议进行访问,或者使用 VPN 进行访问。
如果问题仍然存在,可以考虑联系 Github 的技术支持人员或者寻求其他技术人员的帮助。
UserSimilarity similarity; try { similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(dataModel); UserNeighborhood neighbourhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, dataModel); Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender( dataModel, neighbourhood, similarity); long start = System.currentTimeMillis(); List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(userId, howMany); for (RecommendedItem recommendation : recommendations) { System.out.println(recommendation); } long stop = System.currentTimeMillis(); //System.out.println("Took: " + (stop - start) + " millis"); return recommendations; } catch (TasteException e) { e.printStackTrace(); return new ArrayList<>(); },解释一下这段代码
这段代码是基于Apache Mahout的协同过滤算法实现的推荐系统,其目的是为了从数据中为特定用户提供一些推荐项。PearsonCorrelationSimilarity为用户相似度度量标准,它利用用户之间的偏差,度量用户之间的相似度。NearestNUserNeighborhood为确定邻居用户集合的方法,其基于相似性判断最接近的用户,如此得到的用户邻居集合就是给定用户数量的最相似的用户。而GenericUserBasedRecommender则是基于用户相似度和用户集合的一种通用推荐器算法,它可以为给定用户和项目生成推荐列表。最后,该代码返回的是一个List类型的推荐项列表,其中包含为指定用户推荐的项及推荐权重。