[机器学习]推荐系统之协同过滤算法
在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题. 1. 什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大 ...
原文：机器学习-推荐系统-协同过滤(基于用户、物品的协同过滤、SVD原理及使用)
机器学习 推荐系统 协同过滤 协同过滤 Collaborative Filtering, CF 基于协同过滤的推荐，它的原理很简单，就是根据用户对物品或者信息的偏好，发现物品或者内容本身的相关性，或者发现用户的相关性，然后再基于这些相关性进行推荐。基于协同过滤的推荐可以分为两个简单的子类：基于用户的推荐 User based Recommendation 和基于项目的推荐 Item based R ...
2020-03-15 22:24 0 620 推荐指数：
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基于物品的协同过滤算法ItemCF 基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。 用例说明： 注：基于物品的协同过滤算法，是目前商用最广泛的推荐算法。 刚开始看这 ...
物品推荐（基于物品的协同过滤算法）
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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 ...
机器学习相关——协同过滤
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基于用户的协同过滤来构建推荐系统
1.概述 之前介绍了如何构建一个推荐系统，今天给大家介绍如何基于用户的协同过滤来构建推荐的实战篇。 2.内容 协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛，它是一个快速发展的研究领域。它比较常用的两种方法是基于内存（Memory-Based）和基于模型（Model-Based）。 基于内存 ...