Collaborative Filtering Recommendations (協同過濾，簡稱CF) 是目前最流行的推薦方法，在研究界和工業界得到大量使用。但是，工業界真正使用的系統一般都不會只有CF推薦算法，Content-based Recommendations (CB，基於內容 ...

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 ...

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 ...

的高低，在學生選課時進行推薦。 2、推薦算法的實現思路 歐氏距離相似性度量 在數學中，歐幾里得距離或 ...

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 ...

一、協同過濾算法的原理及實現 協同過濾推薦算法是誕生最早，並且較為著名的推薦算法。主要的功能是預測和推薦。算法通過對用戶歷史行為數據的挖掘發現用戶的偏好，基於不同的偏好對用戶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-based ...

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.協同過濾（CF）【基於內存的協同過濾】 優點：簡單，可解釋 缺點：在稀疏情況下無法工作 所以對於使用userCF的系統，需要解決用戶冷啟動問題 和如何讓一個新物品被第一個 ...

index.js //兩套算法，一套基於用戶，一套基於物品 3.兩套算法使用方式相似： 一、基於用戶的算法（ ...