推薦算法之用戶推薦（UserCF）和物品推薦（ItemCF）對比
一、定義 UserCF：推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品 ItemCF：推薦那些和他之前喜歡的物品類似的物品 根據用戶推薦重點是反應和用戶興趣相似的小群體的熱點，根據物品推薦着重與用戶過去的歷史興趣，即： UserCF是某個群體內的物品熱門程度 ItemCF ...
原文：推薦算法之用戶推薦（UserCF）和物品推薦（ItemCF）對比
http: www.tuicool.com articles nQzIZ byxiaoming 年 月 日 一 定義 UserCF：推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品 ItemCF：推薦那些和他之前喜歡的物品類似的物品 根據用戶推薦重點是反應和用戶興趣相似的小群體的熱點，根據物品推薦着重與用戶過去的歷史興趣，即： UserCF是某個群體內的物品熱門程度 ItemCF是反應本人的興趣愛好，更 ...
2016-08-15 15:52 0 7850 推薦指數：
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推薦算法（基於用戶和基於物品）
推薦算法 https://yq.aliyun.com/articles/539247 基於用戶的協同過濾算法 首先用一個詞就能很好的解釋什么叫做基於用戶的協同過濾算法：【臭味相投】。雖然是貶義詞，但也說明了，具有類似特征的人群，他們喜歡的東西很多也是一樣的。因此，在推薦系統中，假設要為 ...
物品推薦（基於物品的協同過濾算法）
用戶對物品的評分矩陣 × 物品相似矩陣 = 推薦列表 構建物品相似度矩陣的時候可以通過計算兩個物品的余弦相似度得出，於是需要構建每個物品在所有用戶中的評分矩陣 本例中，不采用余弦相似度的方式計算物品與物品相似度 在MapReduce作業中，輸入數據的格式是：用戶，物品 ...
推薦算法簡介：基於用戶的協同過濾、基於物品的協同過濾、基於內容的推薦
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 ...
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通過PAI中的流程，學習到本實例中的流程。數據預處理——特征擴充——數據切分——類型轉換——歸一化——缺失值填充——模型訓練——預測（可視化） 通過不同特征之間的組合產生新的特征 用戶購買就是一個二分類，即：買 ...
推薦系統實踐—ItemCF實現
10000次評分。 完整代碼 總體和UserCF差不多，將用戶相似度的計算改為物品相似度的計算 ...