推荐算法之用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
http://www.tuicool.com/articles/nQzIZ3 byxiaoming· 2014 年 2 月 26 日 一、定义 UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品 ...
原文：推荐算法（基于用户和基于物品）
推荐算法 https: yq.aliyun.com articles 基于用户的协同过滤算法 首先用一个词就能很好的解释什么叫做基于用户的协同过滤算法： 臭味相投 。虽然是贬义词，但也说明了，具有类似特征的人群，他们喜欢的东西很多也是一样的。因此，在推荐系统中，假设要为A用户推荐物品，可以通过寻找他的 邻居 与A具有相似兴趣的用户。把那些用户喜欢的，而A用户却不曾听说的东西推荐给A。 基于物品的协 ...
2019-08-01 01:00 0 1578 推荐指数：
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一、定义 UserCF：推荐那些和他有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF：推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 根据用户推荐重点是反应和用户兴趣相似的小群体的热点，根据物品推荐着重与用户过去的历史兴趣，即： UserCF是某个群体内的物品热门程度 ItemCF ...
物品推荐（基于物品的协同过滤算法）
用户对物品的评分矩阵 × 物品相似矩阵 = 推荐列表 构建物品相似度矩阵的时候可以通过计算两个物品的余弦相似度得出，于是需要构建每个物品在所有用户中的评分矩阵 本例中，不采用余弦相似度的方式计算物品与物品相似度 在MapReduce作业中，输入数据的格式是：用户，物品 ...
推荐算法简介：基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于内容的推荐
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 ...
（4）阿里PAI_基于用户画像的物品推荐
通过PAI中的流程，学习到本实例中的流程。数据预处理——特征扩充——数据切分——类型转换——归一化——缺失值填充——模型训练——预测（可视化） 通过不同特征之间的组合产生新的特征 用户购买就是一个二分类，即：买 ...
《推荐系统实践》——基于物品的协同过滤算法（代码实现）
转自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基础算法 基于物品的协同过滤算法（简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF不是利用物品的内容计算物品之间相似度，而是利用用户 ...
推荐系统 基于用户和基于物品的协同过滤 （推荐系统实践读书笔记）
基于邻域的算法是推荐系统中最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入研究，而且在 业界得到了广泛应用。基于邻域的算法分为两大类，一类是基于用户的协同过滤算法，另一类是 基于物品的协同过滤算法。 基于用户的协同过滤算法： 该算法主要分为两个步骤 ...