協同過濾算法
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 ...
原文：CF（協同過濾算法）
集體智慧和協同過濾 . 什么是集體智慧 社會計算 集體智慧 Collective Intelligence 並不是 Web . 時代特有的，只是在 Web . 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用戶體驗。集體智慧是指在大量的人群的行為和數據中收集答案，幫助你對整個人群得到統計意義上的結論，這些結論是我們在單個個體上無法得到的，它往往是某種趨勢或者人群中共性的 ...
2016-11-02 20:27 1 4360 推薦指數：
相關推薦
協同過濾算法
協同過濾算法原理 一、協同過濾算法的原理及實現 二、基於物品的協同過濾算法詳解 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 ...
協同過濾算法
...
協同過濾user-based CF算法與item-based CF算法對比
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 ...
協同過濾 CF & ALS 及在Spark上的實現
使用Spark進行ALS編程的例子可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS：alternating least squares 關於協同過濾ALS原理的可以看這篇文章：http://www.docin.com ...
什么是協同過濾推薦算法？
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 ...
基於用戶的協同過濾算法
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 ...
協同過濾推薦算法
Collaborative Filtering Recommendation 向量之間的相似度 度量向量之間的相似度方法很多了，你可以用距離（各種距離）的倒數，向量夾角，Pearson相關系數等。 ...