基于物品的协同过滤算法ItemCF算法实现
基于物品的协同过滤算法（ItemCF）的基本思想是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。 比如，该算法会因为你购买过《Java从入门到精通》而给你推荐《Java并发编程实战》。不过，基于物品的协同过滤算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，二是通过分析用户的行为数据计算物品 ...
原文：基于物品的协同过滤算法(ItemCF)
最近在学习使用阿里云的推荐引擎时，在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下，这里主要介绍一种推荐算法 基于物品的协同过滤算法。ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度。该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B。基于物品的协同过滤算法实现步骤： 计算物品之间的相似度 根据物品的相似度和用户的历史行为记 ...
2019-01-15 14:06 0 4046 推荐指数：
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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 ...