机器学习-推荐系统-协同过滤(基于用户、物品的协同过滤、SVD原理及使用)
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 ...
原文：协同过滤和简单SVD优化
协同过滤 collaborative filtering 推荐系统： 百度百科的定义是：它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程主要有有以下几种推荐的方式： 基于内容的推荐 协同过滤 关联推荐 混合推荐 协同过滤 这里我们主要考虑的是协同过滤，这也是最经典的推荐算法。协同过滤的思想很简单，就是像我们平时需要找一部好看的电影最简单 ...
2014-12-13 00:12 0 3133 推荐指数：
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一个简单的协同过滤推荐算法
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博主是自然语言处理方向的，不是推荐系统领域的，这个程序完全是为了应付大数据分析与计算的课程作业所写的一个小程序，先上程序，一共55行。不在意细节的话，55行的程序已经表现出了协同过滤的特性了。就是对每一个用户找4个最接近的用户，然后进行推荐，在选择推荐的时候是直接做的在4个用户中选择该用户item ...
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基于物品的协同过滤(一)
基于物品的协同过滤算法ItemCF 基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 用例说明： 注：基于物品的协同过滤算法，是目前商用最广泛的推荐算法。 刚开始看这 ...