机器学习-推荐系统-协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, CF) 基于协同过滤的推荐，它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者发现用户的相关性，然后再基于这些相关性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为两个简单的子类 ...

[机器学习]推荐系统之协同过滤算法 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题. 1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年 ...

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Spark机器学习之协同过滤算法 　　　　一）、协同过滤 　　　　　　1.1 概念　　　　　　 　　　　　　　　　协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。其内在思想是相似度的定义 　　　　　　　1.2 分类 ...

在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题. 1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特 ...

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 　　 一个人想看电影的时候常常会思考要看什么电影呢。这个时候他可能会问周围爱好的人求推荐。现在社 ...

协同过滤算法原理 一、协同过滤算法的原理及实现 二、基于物品的协同过滤算法详解 一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户 ...