Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content-based Recommendations (CB，基于内容 ...

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧（社会计算）？ 　　集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的，只是在 Web2.0 时代，大家在 Web 应用中利用集体智慧构建更加有趣的应用或者得到更好 ...

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 ...

的高低，在学生选课时进行推荐。 2、推荐算法的实现思路 欧氏距离相似性度量 在数学中，欧几里得距离或 ...

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 ...

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进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based ...

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.协同过滤（CF）【基于内存的协同过滤】 优点：简单，可解释 缺点：在稀疏情况下无法工作 所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个 ...

index.js //两套算法，一套基于用户，一套基于物品 3.两套算法使用方式相似： 一、基于用户的算法（ ...