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 ...

一.UserCF【基于用户】 　　基于用户的协同过滤，通过不同用户对商品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性进行推荐。简单来说就是：给用户推荐和他兴趣相似的其它用户喜欢的商品。 　　 二.ItemCF【基于商品】 　　基于商品的协同过滤，通过用户对不同商品的评分来评测商品之间 ...

一、协同过滤算法的原理及实现 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based ...

index.js //两套算法，一套基于用户，一套基于物品 3.两套算法使用方式相似： 一、基于用户的算法（ ...

一、基本介绍 1. 推荐系统任务 推荐系统的任务就是联系用户和信息一方面帮助用户发现对自己有价值的信息,而另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。 2. 与搜索引擎比较 相同点：帮助用户快速发现有用信息的工具 不同点：和搜索引擎不同的是推荐 ...

本节将会学习到： 协同过滤推荐系统 协同过滤推荐系统的R实现 推荐系统的可视化 不同推荐系统的离线实验算法比较及可视化 前言 推荐系统概述 数据构成 set.seed ( 1234 ) library ...

剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分，其中这篇是定位：对推荐引擎中的核心算法：协同过滤进行深挖。 首先，千人千面融合各种场景，如搜索，如feed流，如广告，如风控，如策略增长，如购物全流程等等；其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎，这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序 ...

Collaborative Filtering Recommendation 向量之间的相似度 度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。 ...