轉自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基礎算法 基於物品的協同過濾算法（簡稱ItemCF）給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度，而是利用用戶 ...

本隨筆主要記錄本人對協同過濾算法的學習理解與Python的實現，主要參考資料為項亮老師的《推薦系統實踐》和Prateek Joshi 老師的《Python機器學習經典實例》兩本書。 一.基於用戶的協同過濾簡介 利用用戶行為數據構建推薦系統有三類算法：基於鄰域的算法、隱語義模型和基於圖的模型 ...

協同過濾推薦算法是最重要的算法，它是基於協同過濾算法的物品分為基於用戶的協作過濾算法。 本文介紹了基於用戶的協同過濾算法。簡單的說，給用戶u推薦。所以只要找出誰和u課前行為似用戶。這與u較像的用戶。把他們的行為推薦給用戶u就可以。 所以基於用戶的系統過濾算法包含兩個步驟 ...

使得我們的項目更加智能，更加具有市場競爭力。 目前常用的推薦算法有：協同過濾、矩陣分解、聚類、深度學習等 ...

1.概述 之前介紹了如何構建一個推薦系統，今天給大家介紹如何基於用戶的協同過濾來構建推薦的實戰篇。 2.內容 協同過濾技術在推薦系統中應用的比較廣泛，它是一個快速發展的研究領域。它比較常用的兩種方法是基於內存（Memory-Based）和基於模型（Model-Based）。 基於內存 ...

一.UserCF【基於用戶】 　　基於用戶的協同過濾，通過不同用戶對商品的評分來評測用戶之間的相似性，基於用戶之間的相似性進行推薦。簡單來說就是：給用戶推薦和他興趣相似的其它用戶喜歡的商品。 　　 二.ItemCF【基於商品】 　　基於商品的協同過濾，通過用戶對不同商品的評分來評測商品之間 ...

基於鄰域的算法是推薦系統中最基本的算法，該算法不僅在學術界得到了深入研究，而且在 業界得到了廣泛應用。基於鄰域的算法分為兩大類，一類是基於用戶的協同過濾算法，另一類是 基於物品的協同過濾算法。 基於用戶的協同過濾算法： 該算法主要分為兩個步驟 ...

參考來源： https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推薦算法 1.1、協同過濾 協同過濾是目前應用最廣泛的推薦算法，它僅僅通過了解用戶與物品之間的關系進行推薦，而根本不會考慮到物品本身的屬性。 可分成兩類 ...