一、简介： 推荐系统是最常见的数据分析应用之一，包含淘宝、豆瓣、今日头条都是利用推荐系统来推荐用户内容。推荐算法的方式分为两种，一种是根据用户推荐，一种是根据商品推荐，根据用户推荐主要是找出和这个用户兴趣相近的其他用户，再推荐其他用户也喜欢的东西给这个用户，而根据商品推荐则是根据喜欢这个商品的人 ...

协同过滤分为 memory-based 和 model based 1. memory-based 利用用户物品之间相似度进行推荐 一种是 item-item 即喜欢这个物品的用户还喜欢.. 一种是 user-item 即与你有相似爱好的用户还喜欢.. 现在有个评分矩阵R，行表示 ...

一、简介 继上一篇基于用户的推荐算法，这一篇是要基于商品的，基于用户的好处是可以根据用户的评价记录找出跟他兴趣相似的用户，再推荐这些用户也喜欢的电影，但是万一这个用户是新用户呢？或是他还没有对任何电影做评价，那我们要怎么去推荐他可能会有兴趣的东西呢？这边就是要介绍基于商品的相似度，我们打开豆瓣 ...

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从今天起，寒山叟将给带领大家进入另一个重要领域，那就是推荐系统。寒山叟将会针对各种推荐系统，从算法原理和工程架构方面给大家一一做介绍，希望对正在学习或工业实践中的你有所帮助，也欢迎大家留言探讨，指正不足。 基于流行度的推荐 1.简介 什么是基于流行度的推荐？就是推荐模型的建立是围绕计算内容 ...

先定义类： 银行卡类 class Card: def __init__(self,cid,pwd): ...

Surprise Surprise是scikit系列中的一个。Surprise的User Guide有详细的解释和说明 支持多种推荐算法 基础算法/baseline algorithms 基于近邻方法（协同过滤）/neighborhood methods 矩阵分解方法/matrix ...

Surprise（Simple Python Recommendation System Engine）是一款推荐系统库，是scikit系列中的一个。简单易用，同时支持多种推荐算法。基础算法、协同过滤、矩阵分解等 Surprise使用 Surprise里有自带的Movielens数据集 ...