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 ...
原文：协同过滤的itemCF，userCF区别适用场景
UserCF原理：UserCF给用户推荐那些和他具有共同兴趣爱好的用户喜欢的物品 ItemCF原理：ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品 UserCF的推荐更社会化，反映了用户所在的小型兴趣群体中物品的热门程度 而ItemCF的推荐更加个性化，反映了用户自己的兴趣传承 UserCF适合于新闻推荐的原因： 热门程度和时效性是个性化新闻推荐的重点，而个性化相对于这两点略显次要 Use ...
2019-11-06 22:45 0 569 推荐指数：
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