User-based就是把與你有相同愛好的用戶所喜歡的物品(並且你還沒有評過分)推薦給你: Item-based則與之相反,把和你之前喜歡的物品近似的物品推薦給你: 原文:https://blog.csdn.net/zyj_2012/article/details ...
CF算法分為兩大類,一類為基於memory的 Memory based ,也叫基於用戶的 User based ,另一類為基於Model的 Model based ,也叫基於物品的 Item based 。 User based的基本思想是如果用戶A喜歡物品a,用戶B喜歡物品a b c,用戶C喜歡a和c,那么認為用戶A與用戶B和C相似,因為他們都喜歡a,而喜歡a的用戶同時也喜歡c,所以把c推薦給用 ...
2014-05-07 13:37 0 3004 推薦指數:
User-based就是把與你有相同愛好的用戶所喜歡的物品(並且你還沒有評過分)推薦給你: Item-based則與之相反,把和你之前喜歡的物品近似的物品推薦給你: 原文:https://blog.csdn.net/zyj_2012/article/details ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 一個人想看電影的時候常常會思考要看什么電影呢。這個時候他可能會問周圍愛好的人求推薦。現在社 ...
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進行群組划分並推薦品味相似的商品。協同過濾推薦算法分為兩類,分別是基於用戶的協同過濾算法(user-ba ...
剖析千人千面的大腦——推薦引擎部分,其中這篇是定位:對推薦引擎中的核心算法:協同過濾進行深挖。 首先,千人千面融合各種場景,如搜索,如feed流,如廣告,如風控,如策略增長,如購物全流程等等;其次千人千面的大腦肯定是內部的推薦引擎,這里有諸多規則和算法在實現對上述各個場景進行“細分推薦排序 ...
下面講解的鏈接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路:當用戶A需要個性化推薦的時候,可以先找到和他興趣 ...
1 集體智慧和協同過濾 1.1 什么是集體智慧(社會計算)? 集體智慧 (Collective Intelligence) 並不是 Web2.0 時代特有的,只是在 Web2.0 時代,大家在 Web 應用中利用集體智慧構建更加有趣的應用或者得到更好 ...
的物品相似度矩陣,可以計算得到用戶喜歡度最高的k個物品,並推薦給用戶。 前言 基於物品的協同過濾算 ...