Tổng hợp tutorials Collaborative filtering (Python, Java, R)

Collaborative filtering techniques
Collaborative filtering techniques

Collaborative filtering là tiến trình lọc nội dung bằng cách sử dụng kĩ thuật liên quan đến sự cộng tác của nhiều user. Các ứng dụng của collaborative filtering thường liên quan đến các tập dữ liệu lớn. Trong bài viết này, tôi sẽ tổng hợp một số tutorial về collaborative filtering sử dụng ngôn ngữ Python, Java và R.

Python

  1. Crab documentation

Crab engine hướng đến việc cung cấp một tập đa dạng các component để ta có thể xây dựng và tinh chỉnh recommender system từ các thuật toán có sẵn. Tutorial này lấy từ trang chính thức của Crab engine.

  1. Collaborative Filtering : Implementation with Python

Tutorial này trình bày cách cài đặt thuật toán collaborative filtering để lọc thông tin cho một user cụ thể dựa trên tập hợp thông tin profile từ nhiều user khác.

  1. Collaborative filtering made easy

Tutorial này trình bày danh sách những collaborative filtering đơn gỉan. Kiến thức chủ yếu liên quan đến đại số tuyến tính. Thông qua một vài đoạn code ngắn gọn, tác gỉa muốn truyền tải ý tưởng từ bài báo của Lemire/Maclachlan.

Java

  1. MLlib – Collaborative Filtering

Mlib cung cấp model-based collaborative filtering. Trong đó, các user và sản phẩm được mô tả bằng tập các dữ kiện tiềm ẩn (latent factors) dùng để dự đoán các entry bị thiếu. MLib sử dụng thuật toán alternating least squares (ALS) để học các latent factors này. Trong tutorial này, tác gỉa sẽ hướng dẫn cách nạp rating data từ user, product và rating data bằng cách sử dụng hàm ALS.train().

  1. Flexible Collaborative Filtering In JAVA With Mahout Taste

Với Mahout Taste bất kì ai cũng có thể áp dụng kĩ thuật tiên tiến nhất về collaborative filtering vào hệ thống của mình. Tutorial này dựa trên bản 0.2 của Mahout, thông qua một vài bước đơn gỉan ta đã có thể đạt được mục tiêu của mình mà không cần phải “phát minh lại bánh xe”.

  1. LibRec

LibRec là một thư viện của Java GPL-licensed dùng để cài đặt recommender systems. Thư viện này cài đặt sẵn một số hàm recommendation tiên tiến nhất hiện nay. Tutorial này sẽ hướng dẫn ta sử dụng cũng như cách cấu hình và phát triển ứng dụng thông qua thư viện này.

R

  1. Testing recommender systems in R

Tutorial này nói về cách xây dựng và kiểm thử recommender systems.

  1. Collaborative Filtering with R

Bài viết này nói về hướng tiếp cận item based collaborative filtering và user based collaborative filtering bằng cách sử dụng tập dữ liệu sẵn có từ LastFM.

  1. recommenderlab

recommenderlab package cung cấp cơ sở hạ tầng để phát triển và kiểm thử các thuật toán recommender cho dữ liệu rating data và 0-1 data trong một framework thống nhất. Package này cung cấp các thuật toán cơ sở, cho phép người dùng phát triển và sử dụng chính thuật toán của mình trong framework này thông qua vài bước thiết lập đơn gỉan.

Advertisements

Gửi phản hồi

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Log Out / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Log Out / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Log Out / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Log Out / Thay đổi )

Connecting to %s