协同过滤 Collaborative Filtering
协同过滤 collaborative filtering 人以类聚，物以群分 相似度 1. Jaccard 相似度 定义为两个集合的交并比： Jaccard 距离，定义为 1 - J(A, B)，衡量两个集合的区分度： 为什么 Jaccard 不适合协同过滤？—— 只 ...
原文：Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解
基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢 如商品购买，收藏，内容评论或分享 ，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行商品推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x y z三本图书，并且给出了 星的好评。那么A和B就属于同一类用户。可以将A看过的图书w也推荐给用户B。 基于用户 ...
2018-04-06 21:41 6 13873 推荐指数：
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