转自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基础算法 基于物品的协同过滤算法（简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF不是利用物品的内容计算物品之间相似度，而是利用用户 ...

本随笔主要记录本人对协同过滤算法的学习理解与Python的实现，主要参考资料为项亮老师的《推荐系统实践》和Prateek Joshi 老师的《Python机器学习经典实例》两本书。 一.基于用户的协同过滤简介 利用用户行为数据构建推荐系统有三类算法：基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型 ...

协同过滤推荐算法是最重要的算法，它是基于协同过滤算法的物品分为基于用户的协作过滤算法。 本文介绍了基于用户的协同过滤算法。简单的说，给用户u推荐。所以只要找出谁和u课前行为似用户。这与u較像的用户。把他们的行为推荐给用户u就可以。 所以基于用户的系统过滤算法包含两个步骤 ...

使得我们的项目更加智能，更加具有市场竞争力。 目前常用的推荐算法有：协同过滤、矩阵分解、聚类、深度学习等 ...

1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存 ...

一.UserCF【基于用户】 　　基于用户的协同过滤，通过不同用户对商品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性进行推荐。简单来说就是：给用户推荐和他兴趣相似的其它用户喜欢的商品。 　　 二.ItemCF【基于商品】 　　基于商品的协同过滤，通过用户对不同商品的评分来评测商品之间 ...

基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入研究，而且在 业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是 基于物品的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法： 该算法主要分为两个步骤 ...

参考来源： https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推荐算法 1.1、协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法，它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐，而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类 ...