为豆瓣电影实现Item-based协同过滤的推荐系统

前面的两篇文章分别使用Spark mllib ALS实现了Model-based协同过滤推荐系统和使用Mahout实现了User-based的协同过滤推荐系统。
我们再来回顾一下item-base CF算法的特点:

  • 物品数明显小于用户数的场合,否则物品相似度矩阵计算代价很大
  • 适合长尾物品丰富,用户个性化需求强的领域
  • 对新用户友好,对新物品不友好,因为物品相似度矩阵不需要很强的实时性
  • 利用用户历史行为做推荐解释,比较令用户信服

所以item-base挺适合做电影的推荐。当用户浏览某个电影的时候,我们可以推荐给他类似的电影,或者根据用户以前的观影记录,推荐他感兴趣的电影。
本文还是以mahout 非分布式计算的方式实现。因为电影的记录比较少(166条),计算量不是很大。

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为豆瓣电影实现User-based协同过滤的推荐系统

协同过滤(Collaborative Filtering),简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的信息,个人透过合作的机制给予信息相当程度的反馈(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,反馈不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要,比如浏览信息,收藏,分享,点击等。

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