原文:推荐算法—CB和CF

一 基于内容的推荐 CB,Content based Recommendations 基于内容的推荐CB应该算是最早被使用的推荐方法,它根据用户过去喜欢的产品 本文统称为item ,为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。如,一个推荐饭店的系统可以依据某个用户之前喜欢很多的烤肉店而为他推荐烤肉店。 CB最早主要应用在信息检索系统当中,所以很多信息检索及信息过滤里的方法都能用于CB中。 CB的过程一 ...

2019-07-22 10:48 0 751 推荐指数:

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推荐系统:协同过滤CF和基于内容的推荐CB

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 ...

Wed Jan 16 19:41:00 CST 2019 0 880
开源推荐系统Librec中recommender模块算法了解——cf模块

1. k近邻(k-NearestNeighbor)算法介绍及在推荐系统中的应用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179 k近邻(k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类和回归方法。分类问题的k近邻法即给定一个训练数据集,对新的输入实例 ...

Sat Dec 29 01:14:00 CST 2018 0 1119
推荐系统算法学习(一)——协同过滤(CF) MF FM FFM

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.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 ...

Wed Apr 24 04:55:00 CST 2019 0 1478
CF(协同过滤算法

1 集体智慧和协同过滤 1.1 什么是集体智慧(社会计算)?   集体智慧 (Collective Intelligence) 并不是 Web2.0 时代特有的 ...

Thu Nov 03 04:27:00 CST 2016 1 4360
推荐算法-基于内容的推荐

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 ...

Wed Sep 04 22:59:00 CST 2019 0 754
推荐算法之电影推荐

两种推荐算法的实现 1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基于隐语义的方法(矩阵分解):SVD。 使用python推荐系统库surprise。 surprise是scikit系列中的一个 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
推荐算法之: LFM 推荐算法

LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法: 其中: P矩阵是User-LF矩阵,即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵,即隐含特征和物品的矩阵 R:R矩阵是User-Item矩阵,由P*Q得来 见下图: R评分举证由于物品 ...

Tue Oct 13 05:10:00 CST 2020 0 793
 
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