算法說明 　　協同過濾（Collaborative Filtering，簡稱CF，WIKI上的定義是：簡單來說是利用某個興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦感興趣的資訊給使用者，個人透過合作的機制給予資訊相當程度的回應（如評分）並記錄下來以達到過濾的目的，進而幫助 ...

協同過濾算法概述 基於模型的協同過濾應用---電影推薦 實時推薦架構分析 一、協同過濾算法概述 本人對算法的研究，目前還不是很深入，這里簡單的介紹下其工作原理。 通常，協同過濾算法按照數據使用 ...

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 ...

一.簡介 　　協同過濾算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最經典、最常用的推薦算法。該算法通過分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統關於該指定用戶對此信息的喜好程度預測。 二.步驟 ...

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 ...

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原文：http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是協同過濾 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱CF)，wiki上的定義是：簡單來說是利用某興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦使用者感興趣的資訊，個人透過合作的機制給予資訊相當程度的回應 ...

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 ...