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：基于用户和项目协同过滤原理及实例
. 基于用户的协同过滤 基于用户 User Based 的协同过滤算法首先要根据用户历史行为信息，寻找与新用户相似的其他用户 同时，根据这些相似用户对其他项的评价信息预测当前新用户可能喜欢的项。给定用户评分数据矩阵R，基于用户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U U R，以计算用户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。 在协同过滤中，一个重要的环节就是如何选择合适的相似度计算方 ...
2015-04-27 11:13 0 4186 推荐指数：
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