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 ...

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 ...

1.概述 前面的博客介绍过如何构建一个推荐系统，以及简要的介绍了协同过滤的实现。本篇博客，笔者将介绍协同过滤在推荐系统的应用。推荐系统是大数据和机器学习中最常见、最容易理解的应用之一。其实，在日常的生活当中，我们会频繁的遇到推荐的场景 ，比如你在电商网站购买商品、使用视频App观看视频、在手 ...

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 ...

本节将会学习到： 协同过滤推荐系统 协同过滤推荐系统的R实现 推荐系统的可视化 不同推荐系统的离线实验算法比较及可视化 前言 推荐系统概述 数据构成 set.seed ( 1234 ) library ...

1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存 ...

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 ...

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 ...