根据推荐物品的元数据发现物品的相关性，再基于用户过去的喜好记录，为用户推荐相似的物品。 一、特征提取：抽取出来的对结果预测有用的信息 对物品的特征提取-打标签(tag) 用户自定义标签（UGC） 隐语义模型(LFG) 专家标签（PGC） 对文本信息的特征提取-关键词 ...

这篇文章我们主要关注的是基于内容的推荐算法，它也是非常通用的一类推荐算法，在工业界有大量的应用案例。 本文会从什么是基于内容的推荐算法、算法基本原理、应用场景、基于内容的推荐算法的优缺点、算法落地需要关注的点等5个方面来讲解。 希望读者读完可以掌握常用的基于内容的推荐算法的实现原理 ...

： 　　输出2：根据输入2和输出1，从电影数据集中给用户推荐用户没有看过的与用户相似度最高的k个电影。 前 ...

最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了，声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。 基于内容的推荐算法思路很简单 ...

（一）什么是信息流产品 当下，信息流（资讯）和短视频是唯一两个在用户领域保持好的增长事态的细分行业。像其他比较成熟的互联网细分行业，比如说移动社交，电商，OTO这个细分行业，用户已经饱 ...

概述： 　　因为最近对算法这块进行了学习，所以最近对类似淘宝商品推荐的协同推荐算法进行了整理总结，本文将用php语言进行实现，文章将从以下几点进行终结：　　 　　（1）什么是协同推荐算法？有什么用？ 　　（2）依据什么数学方法公式，为什么要用它？ 　　（3）实现流程 ...

一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based ...

index.js //两套算法，一套基于用户，一套基于物品 3.两套算法使用方式相似： 一、基于用户的算法（ ...