算法说明 　　协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF，WIKI上的定义是：简单来说是利用某个兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的，进而帮助 ...

SVD 参考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推荐系统概述 1.1 项目安排 1.2 三大协同过滤 1.3 项目开发工具 2 Movielens数据集简介 ...

原文：http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)，wiki上的定义是：简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应 ...

一.简介 　　协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 二.步骤 ...

2018-04-26 1.协同过滤 协同过滤（Collaborative Filtering）字面上的解释就是在别人的帮助下来过滤筛选，协同过滤一般是在海量的用户中发现一小部分和你品味比较相近的，在协同过滤中，这些用户称为邻居，然后根据他们喜欢的东西组织成一个排序的目录来推荐给你。问题 ...

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 ...

协同过滤与推荐 协同过滤是一种根据用户对各种产品的交互与评分来推荐新产品的推荐系统技术。 协同过滤引入的地方就在于它只需要输入一系列用户/产品的交互记录； 无论是显式的交互(例如在购物网站上进行评分)还是隐式的(例如用户访问了一个 ...

Collaborative Filtering Recommendation 向量之间的相似度 度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。 ...