機器學習-推薦系統-協同過濾(基於用戶、物品的協同過濾、SVD原理及使用)
機器學習-推薦系統-協同過濾 協同過濾(Collaborative Filtering, CF) 基於協同過濾的推薦，它的原理很簡單，就是根據用戶對物品或者信息的偏好，發現物品或者內容本身的相關性，或者發現用戶的相關性，然后再基於這些相關性進行推薦。基於協同過濾的推薦可以分為兩個簡單的子類 ...
原文：基於用戶和項目協同過濾原理及實例
. 基於用戶的協同過濾 基於用戶 User Based 的協同過濾算法首先要根據用戶歷史行為信息，尋找與新用戶相似的其他用戶 同時，根據這些相似用戶對其他項的評價信息預測當前新用戶可能喜歡的項。給定用戶評分數據矩陣R，基於用戶的協同過濾算法需要定義相似度函數s:U U R，以計算用戶之間的相似度，然后根據評分數據和相似矩陣計算推薦結果。 在協同過濾中，一個重要的環節就是如何選擇合適的相似度計算方 ...
2015-04-27 11:13 0 4186 推薦指數：
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