推荐系统实践-1基于用户的协同过滤算法学习与实现
本随笔主要记录本人对协同过滤算法的学习理解与Python的实现，主要参考资料为项亮老师的《推荐系统实践》和Prateek Joshi 老师的《Python机器学习经典实例》两本书。 一.基于用户的协同过滤简介 利用用户行为数据构建推荐系统有三类算法：基于邻域的算法、隐语义模型和基于图的模型 ...
原文：推荐系统算法学习（一）——协同过滤(CF) MF FM FFM
https: blog.csdn.net qq article details .协同过滤 CF 基于内存的协同过滤 优点：简单，可解释缺点：在稀疏情况下无法工作所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题 和如何让一个新物品被第一个用户发现对于只用itemCF的系统，需要解决物品冷启动问题 如何更新推荐系统呢，答案就是离线更新用户相似度矩阵和物品相似度矩阵 不断删除离开的用户 物品，加 ...
2019-04-23 20:55 0 1478 推荐指数：
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