产品的页面但是没有对产品评分)交互皆可。仅仅根据这些交互，协同过滤算法就能 够知道哪些产 ...

使用Spark进行ALS编程的例子可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS：alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章：http://www.docin.com ...

推荐系统的算法，在上个世纪90年代成型，最早应用于UserCF，基于用户的协同过滤算法，标志着推荐系统的形成。首先，要明白以下几个理论：①长尾理论②评判推荐系统的指标。之所以需要推荐系统，是要挖掘冷门物品，增加利润，这是根本目的。一般的，评判一个推荐系统的好坏，需要以下几个指标： 推荐系统 ...

　　　　　　　　 算法说明 　　协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF，WIKI上的定义是：简单来说是利用某个兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者，个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的，进而帮助 ...

一.简介 　　协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 二.步骤 ...

一、协同过滤算法简介 　　协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由： 　　●根据和你有共同喜好的人给你推荐 ...

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 　　 一个人想看电影的时候常常会思考要看什么电影呢。这个时候他可能会问周围爱好的人求推荐。现在社 ...

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