python实现itemCF and userCF
http://my.oschina.net/zhangjiawen/blog/185625 １基于用户的协同过滤算法： 基于用户的协同过滤算法是推荐系统中最古老的的算法，可以说是这个算法的诞生标志了推荐系统的诞生。该算法在1992年被提出，并应用于邮件过滤系统，1994年被GroupLens ...
原文：推荐系统实践—ItemCF实现
参考：https: github.com Lockvictor MovieLens RecSys blob master usercf.py L 数据集 本文使用了MovieLens中的ml k小数据集，数据集的地址为：传送门该数据集中包含了 个独立用户对 部电影做的 次评分。 完整代码 总体和UserCF差不多，将用户相似度的计算改为物品相似度的计算即可。 import numpy as np ...
2020-05-02 11:28 0 588 推荐指数：
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推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别： 根据目标用户的不同，可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性，可划分为基于人口统计 ...
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推荐系统测评 实验方法 离线实验：准备训练数据测试数据并评估； 用户调查：问卷方式、和用户满意度调查 在线实验：AB测试：AB测试是一种很常用的在线评测算法的实验 ...
《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 ...
推荐算法之用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
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推荐算法之用户推荐（UserCF）和物品推荐（ItemCF）对比
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 ...
《推荐系统实践》—— 读后总结
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。 什么是推荐系统？ 那么什么是推荐系统呢？简单的来说，就是帮助用户和物品联系起来 ...
推荐系统实践（项亮）— 第1章 好的推荐系统
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