基于用户统计学的推荐 基于用户统计学的推荐机制（Demographic-based Recommendation）是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户，图1给出了这种推荐的工作原理 ...

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 ...

参考来源： https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推荐算法 1.1、协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法，它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐，而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类 ...

”；最后是推荐引擎的算法又以“协同过滤”为最核心、最主流热门，也是当下众多内容型、电商型、社交工具、分发型的 ...

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 ...

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。 ...

”；最后是推荐引擎的算法又以“协同过滤”为最核心、最主流热门，也是当下众多内容型、电商型、社交工具、分发型的 ...

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 ...