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 ...

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。 ...

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 ...

的结果。 推荐算法，不是某一个也不是某一类算法，凡是能实现推荐功能的算法（比如关联算法、分类算法、聚类算法），都可 ...

协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）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 ...

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 ...

在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想 ...