协同过滤推荐算法是最重要的算法，它是基于协同过滤算法的物品分为基于用户的协作过滤算法。 本文介绍了基于用户的协同过滤算法。简单的说，给用户u推荐。所以只要找出谁和u课前行为似用户。这与u較像的用户。把他们的行为推荐给用户u就可以。 所以基于用户的系统过滤算法包含两个步骤 ...

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 ...

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 ...

一、推荐算法 当你在电商网站购物时，天猫会弹出“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到“你可能认识XXX“的信息；当你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作 ...

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 ...

下面讲解的链接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路：当用户A需要个性化推荐的时候，可以先找到和他兴趣相似的用户群体G,然后把G中所包含的且A中没有的东西进行预测评估，最后根据预测评估值对用户A进行 ...