Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称。由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出。 [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式。该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效 ...
个性化推荐根据用户兴趣和行为特点,向用户推荐所需的信息或商品,帮助用户在海量信息中快速发现真正所需的商品,提高用户黏性,促进信息点击和商品销售。推荐系统是基于海量数据挖掘分析的商业智能平台,推荐主要基于以下信息: 热点信息或商品 用户信息,如性别 年龄 职业 收入以及所在城市等等 用户历史浏览或行为记录 社会化关系 基于人口统计学的推荐机制 Demographic based Recommend ...
2017-05-24 22:05 0 1628 推荐指数:
Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称。由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出。 [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式。该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效 ...
一、基本介绍 1. 推荐系统任务 推荐系统的任务就是联系用户和信息一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,而另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。 2. 与搜索引擎比较 相同点:帮助用户快速发现有用信息的工具 不同点:和搜索引擎不同的是推荐 ...
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 ...
一、基本介绍 1. 推荐系统任务 推荐系统的任务就是联系用户和信息一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,而另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。 2. 与搜索引擎比较 相同点:帮助用户快速发现有用信息的工具 不同点:和搜索引擎 ...
3. 基于协同过滤的推荐算法 (用户和物品的关联) 协同过滤(Collaborative Filtering,CF)-- 用户和物品之间关联的用户行为数据 ①基于近邻的协同过滤 ...
这个转自csdn,很贴近工程。 协同过滤(Collective Filtering)可以说是推荐系统的标配算法。 在谈推荐必谈协同的今天,我们也来谈一谈基于KNN的协同过滤在实际的推荐应用中的一些心得体会。 我们首先从协同过滤的两个假设聊起。 两个假设: 用户一般会喜欢 ...
。协同过滤通常分为基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。 基于用户的协同过滤:利用用户之间的相 ...
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 ...