协同过滤定义

㈠ 协同过滤的算法简介

电子商务推荐系统的一种主要算法。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
（3）推荐的新颖性。
正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
缺点是:
（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;
（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。
案例: AMAZON个性化推荐系统先驱 (基于协同过滤)
AMAZON是一个虚拟的网上书店，它没有自己的店面，而是在网上进行在线销售。它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统，用户可以在网上查询有关图书的信息。如果用户需要购买的话，可以把选择的书放在虚拟购书篮中，最后查看购书篮中的商品，选择合适的服务方式并且提交订单，这样读者所选购的书在几天后就可以送到家。
AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能，能为不同兴趣偏好的用户自动推荐尽量符合其兴趣需要的书籍。 AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后，将向读者推荐他可能喜欢的新书，只要鼠标点一下，就可以买到该书；AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析，然后因人而异的提出合适的建议。读者的信息将被再次保存，这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书。此外，完善的售后服务也是AMAZON的优势，读者可以在拿到书籍的30天内，将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON，AMAZON将原价退款。当然AMAZON的成功还不止于此，如果一位顾客在AMAZON购买一本书，下次他再次访问时，映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样。

㈡ 协同过滤 rmse是什么 matlab

rmse
中文名称 均方根误差
外文名称 root-mean-square error
均方根误差亦称标准误差，其定义为 ，i=1，2，3，…专n。在有限测量次数中属，均方根误差常用下式表示:√[∑di^2/n]=Re，式中:n为测量次数;di为一组测量值与真值的偏差。

㈢ 聚类和协同过滤是什么关系

自邀自答，不用谢。 这是两种完全不同的算法思想。 以二维空间为例，聚类是版各个权样本往若干个共同中心聚合的过程，计算的是样本点到聚类中心的二维空间距离；而协同过滤是尽量在样本中构造平行相似性，以弥合缺失的样本信息维度。 聚类和协同过滤是可以而且应当在解决实际问题中混合使用的。但应该是在解决问题的不同阶段。比如微博用户兴趣推荐，首先使用聚类方法对人群进行若干大类的划分，然后在一类人群中进行协同过滤推荐。

㈣ 协同过滤算法属于自然语言处理方向吗

协同来过滤算法是这一领源域的主流。作为基于内容的算法执行方式，协同过滤在准确性上具有相当的优势，但无法冷启动、推荐同质化和运算效率低使其依然存在很多不足。
协同过滤算法的名称来源于化学上的过滤操作。
原理
利用物质的溶解性差异，将液体和不溶于液体的固体分离开来的一种方法。如用过滤法除去粗食盐中少量的泥沙

过滤实验仪器
漏斗、烧杯、玻璃棒、铁架台（含铁圈）、滤纸。

过滤操作要领
要做到“一贴、二低、三靠”。
一贴
即使滤纸润湿，紧贴漏斗内壁，中间不要留下气泡。（防止气泡减慢过滤速度。）
二低
1．滤纸边缘略低于漏斗边缘。
2．液面低于滤纸边缘。（防止液体过滤不净。）
三靠
1．倾倒时烧杯杯口要紧靠玻璃棒上。
2．玻璃棒下端抵靠在三层滤纸处。
3．漏斗下端长的那侧管口紧靠烧杯内壁。

过滤注意事项
1．烧杯中的混合物在过滤前应用玻璃棒搅拌，然后进行过滤。
2．过滤后若溶液还显浑浊，应再过滤一次，直到溶液变得透明为止。
3.过滤器中的沉淀的洗涤方法：用烧瓶或滴管向过滤器中加蒸馏水，使水面盖没沉淀物，待溶液全部滤出后，重复2~3次。
希望我能帮助你解疑释惑。

㈤ 协同过滤和关联规则分析的区别是什么

专业水族人士意见:张弘 (景弘水族)其实不会有太大区别，只不过过滤棉的空隙内比较小。则，生化棉的容空隙比较大，因为生化棉是为了硝化细菌和其他有益细菌的繁殖，所以空隙要相对较大。而过滤棉是为了过滤杂质，所以空隙要比较小。其实:不太苛刻的话，两者是可以公用的，基本没有多大区别，除非你真的想建立一个完美的过滤系统，才会特意去区分。祝:养鱼快乐!

㈥ 协同过滤和基于内容推荐有什么区别

基于物品的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后专从剩下的物品中找到和他属历史兴趣近似的物品推荐给他。核心是要计算两个物品的相似度。

内容过滤的基本思想是，给用户推荐和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。

㈦ 协同过滤，基于内容推荐有什么区别

举个简单的小例子，我们已知道
用户喜欢的电影是A，B，C
用户u2喜欢的电影是A, C, E, F
用户u3喜欢的电影是B，D
我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影
基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。
协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片，哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示，他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片推荐给u1。
根据数据源的不同推荐引擎可以分为三类
1、基于人口的统计学推荐(Demographic-based Recommendation)
2、基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
3、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基于内容的推荐：
根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品
基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

㈧ 协同过滤算法和聚类算法有什么区别

协同过滤多处理的是异构数据，数据差别大种类多；聚类多处理的是同构数据

㈨ 协同过滤中的实时性定义及解决思路

自从第一台IoT设备于1990年问世以来，物联网已经有了长足的发展，这是一种可以在互联网上开启和关闭的烤面包机。27年之后，联网设备已经从新奇产品变成了日常生活中必不可少的一部分。

最近的预估显示，成年人平均每天花在智能手机上的时间超过4个小时，只能手机也是一种装有物联网传感器数据的设备。目前，81%的成年人拥有智能手机。想象一下，当81%的成年人拥有智能汽车和智能家居时，我们将会收到多少数据。
今天，IoT设备的大部分数据都在云中处理，这意味着全球所有角落产生的数据都被集中发送到数据中心的少数计算机上。然而，随着IoT设备的数量预计将在2020年猛增至200亿，通过互联网发送数据的体积和速度对云计算方法提出了严峻的挑战。

越来越多的设备连接将迫使IoT制造商在2018年将云计算模式从云计算模式转移到一种称为“雾计算”的新模式。

越来越多的数据访问，云计算问题明显
物联网和人工智能的发展将带来价值数以亿计的数据。分布广泛的传感器、智能终端等每时每刻都在产生大量的数据。尽管云计算拥有“无限”的计算和存储资源池，但云数据中心往往是集中化的且距离终端设备较远，当面对大量的分布广泛的终端设备及所采集的海量数据时，云不可避免地遇到了三大难题：
网络拥塞，如果大量的物联网和人工智能应用部署在云中，将会有海量的原始数据不间断地涌入核心网络，造成核心网络拥塞;
高延迟，终端设备与云数据中心的较远距离将导致较高的网络延迟，而对实时性要求高的应用则难以满足需求;
可靠性无法保证，对可靠性和安全性要求较高的应用，由于从终端到云平台的距离远，通信通路长，因而风险大，云中备份的成本也高。

因此，为满足物联网和人工智能等应用的需求，作为云计算的延伸扩展，雾计算(Fog Computing)的概念应运而生。雾计算最早由思科提出，它是一种分布式的计算模型，作为云数据中心和物联网设备 / 传感器之间的中间层，它提供计算、网络和存储设备，让基于云的服务可以离物联网设备和传感器更近。
雾计算主要使用边缘网络中的设备，可以是传统网络设备，如网络中的路由器、交换机、网关等，也可以是专门部署的本地服务器。这些设备的资源能力都远小于一个数据中心，但是它们庞大的数量可以弥补单一设备资源的不足。
在物联网中，雾可以过滤、聚合用户消息，匿名处理用户数据以保证隐秘性，初步处理数据以便实时决策，提供临时存储以提升用户体验，而云则可以负责大运算量或长期存储任务，与雾计算优势互补。通过雾计算，可以将一些并不需要放到云上的数据在网络边缘层直接进行处理和存储，提高数据分析处理的效率，降低时延，减少网络传输压力，提升安全性。雾计算以其广泛的地理分布、带有大量网络节点的大规模传感器网络、支持高移动性和实时互动以及多样化的软硬件设备和云在线分析等特点，迅速被物联网和人工智能应用领域的企业所接受并获得广泛应用，例如，M2M、人机协同、智能电网、智能交通、智能家居、智能医疗、无人驾驶等应用。
与边缘计算(Edge Computing)不同的是，雾计算可以将基于云的服务 , 如 IaaS、 PaaS、 SaaS，拓展到网络边缘，而边缘计算更多地专注于终端设备端。雾计算可以进行边缘计算，但除了边缘网络，雾计算也可以拓展到核心网络，也就是边缘和核心网络的组件都可以作为雾计算的基础设施。

“云”和“雾”典型案例和应用场景
融合云平台和雾计算，一方面可通过云降低传统 IT采购、管理和运维的开支，将 IaaS、 PaaS、 SaaS作为云服务输出;另一方面，通过雾计算可保证边缘端数据的实时搜集、提取和分析速度，提高网络资源部署使用和管理效率，有助于提高人机协同效率，为企业业务创新、服务品质提升提供技术支持。以下是四个行业“云”和“雾”的典型案例和应用场景。

工业
GE基于 Pivotal Cloud Foundry打造了 Predix 物联网 PaaS平台，结合戴尔智能仿真技术，实现了“数据双胞胎”。基于云计算，GE 实现了飞机发动机生产过程中的调优，同时，基于雾计算，GE 实现了飞机飞行过程中的“自愈”。
GE Predix 作为物联网 PaaS 平台，还助力制造企业将大数据、物联网和人工智能转化为智能制造能力，实现数据创新。GE Predix 平台，融合云计算和雾计算以及”数字双胞胎“，帮助制造企业实现“虚拟 - 现实”的设计生产融合，并为其提供云计算服务。
农业
Chitale Dairy是一家乳制品厂。基于戴尔科技虚拟化技术，Chitale Dairy实现了 ERP云部署。他们基于雾计算，通过为奶牛装上传感器，进行近实时数据采集分析、处理，实现精细化运营，保证乳制品生产全流程的监控、管理、优化。同时，Chitale Dairy 通过基于云的乳业生命周期管理平台，实现了乳制品生产流程自动化管理，通过物联网和大数据分析，对每头奶牛从食料、喂养、健康、牛奶质量和产量进行全流程监控分析，实现精细化和自动化乳业生产。
将云的整体业务管理和雾端的优化农场间协作以及奶源监控管理紧密连接起来，在提高乳制品生命周期管理效率的同时，提升了协同和协作效率，加速企业业务创新的速度。

服务业
TopGolf 是一家高尔夫俱乐部。通过采用戴尔科技的虚拟化和超融合技术，形成了高尔夫数字化高端服务输出能力。他们通过向数字化转型，打破了传统高尔夫的业务模式。通过物联网，将 RFID 芯片嵌入高尔夫球里，实现对每次击球、每个队员和赛事进行实时监控，并基于雾计算，实时跟踪和分析每个击球动作和球的路径，实现实时积分。
TopGolf 的业务模式融合了云计算和雾计算，实现了跨数据中心、云和边缘应用的实时数据监控、交互和管理，满足赛事实时监控、场上场下互动、赛前球员积分分析、社交媒体、会员个性化数据管理等大数据分析的需求。

交通业
在智能交通中，可通过传感器搜集信息，进行实时数据分析和交通部署，以提高公共安全。通过雾计算，智能交通控制系统中的一个雾节点可以共享收集到的交通信息，以缓解高峰时段的交通拥堵、定位交通事故，并可以通过远程控制缓解交通拥堵区域的交通状况。同时，在每个用户的电话和公共交通中，基于雾计算的应用程序允许用户在没有持续网络连接的情况下，共享并通过附近的用户下载内容。
此外，自动化车辆的安全系统、道路上的监控系统以及公共交通的票务系统，都可以从传感器和视频数据中收集大量信息。聚合后的数据将传输到云上，根据用户的需求进行数据提取和分析，再基于雾计算实现边缘数据实时分析，从而为用户快速提供精准信息，以保障公共交通的畅通和安全。

未来雾计算将扮演重大角色
从商业运营模式到工作生活方式，智能物联网技术正深刻改变着人类社会。要让物联网拥有无处不在的智能，就必须充分利用网络环境中分散存在的计算、存储、通信和控制等能力，通过资源共享机制和协同服务架构来有效提升生产效率或用户体验。

当前，雾计算技术的研究和标准化工作刚刚起步。我们面临的主要技术挑战和研究热点为：如何在雾计算节点之间建立信任关系，如何在它们之间推动资源充分共享，如何在云—雾—边缘等多层次之间实现高效通信和紧密协作，如何在异构节点之间完成复杂任务的公平按需分配等。
可以预见，随着雾计算技术的不断发展成熟和普及应用，智能物联网将越来越便捷、越来越真实地借鉴和映射人类社会的组织架构和决策机制，从而能用更自然和更熟悉的方式为每个人提供触手可及、无处不在的智能服务。

㈩ 协同过滤算法有哪些 slope

协同过滤算法是这一领域的主流。作为基于内容的算法执行方式，协同过滤在准确专性上具有相属当的优势，但无法冷启动、同质化和运算效率低使其依然存在很多不足。
协同过滤算法的名称来源于化学上的过滤操作。
原理
利用物质的溶解性差异，将液体和不溶于液体的固体分离开来的一种方法。如用过滤法除去粗食盐中少量的泥沙

过滤实验仪器
漏斗、烧杯、玻璃棒、铁架台（含铁圈）、滤纸。

过滤操作要领
要做到“一贴、二低、三靠”。
一贴
即使滤纸润湿，紧贴漏斗内壁，中间不要留下气泡。（防止气泡减慢过滤速度。）
二低
1．滤纸边缘略低于漏斗边缘。
2．液面低于滤纸边缘。（防止液体过滤不净。）
三靠
1．倾倒时烧杯杯口要紧靠玻璃棒上。
2．玻璃棒下端抵靠在三层滤纸处。
3．漏斗下端长的那侧管口紧靠烧杯内壁。

过滤注意事项
1．烧杯中的混合物在过滤前应用玻璃棒搅拌，然后进行过滤。
2．过滤后若溶液还显浑浊，应再过滤一次，直到溶液变得透明为止。
3.过滤器中的沉淀的洗涤方法：用烧瓶或滴管向过滤器中加蒸馏水，使水面盖没沉淀物，待溶液全部滤出后，重复2~3次。
希望我能帮助你解疑释惑。