原文:個性化推薦系統原理介紹(基於內容推薦/協同過濾/關聯規則/序列模式/基於社交推薦)

個性化推薦根據用戶興趣和行為特點,向用戶推薦所需的信息或商品,幫助用戶在海量信息中快速發現真正所需的商品,提高用戶黏性,促進信息點擊和商品銷售。推薦系統是基於海量數據挖掘分析的商業智能平台,推薦主要基於以下信息: 熱點信息或商品 用戶信息,如性別 年齡 職業 收入以及所在城市等等 用戶歷史瀏覽或行為記錄 社會化關系 基於人口統計學的推薦機制 Demographic based Recommend ...

2017-05-24 22:05 0 1628 推薦指數:

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Slope one—個性化推薦中最簡潔的協同過濾算法

Slope One 是一系列應用於 協同過濾的算法的統稱。由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan於2005年發表的論文中提出。 [1]有爭議的是,該算法堪稱基於項目評價的non-trivial 協同過濾算法最簡潔的形式。該系列算法的簡潔特性使它們的實現簡單而高效 ...

Tue Sep 25 21:45:00 CST 2018 0 871
推薦系統-協同過濾原理與實現

一、基本介紹 1. 推薦系統任務 推薦系統的任務就是聯系用戶和信息一方面幫助用戶發現對自己有價值的信息,而另一方面讓信息能夠展現在對它感興趣的用戶面前從而實現信息消費者和信息生產者的雙贏。 2. 與搜索引擎比較 相同點:幫助用戶快速發現有用信息的工具 不同點:和搜索引擎不同的是推薦 ...

Sat Nov 03 22:21:00 CST 2018 5 20884
推薦系統協同過濾CF和基於內容推薦CB

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 ...

Wed Jan 16 19:41:00 CST 2019 0 880
推薦系統-協同過濾

一、基本介紹 1. 推薦系統任務 推薦系統的任務就是聯系用戶和信息一方面幫助用戶發現對自己有價值的信息,而另一方面讓信息能夠展現在對它感興趣的用戶面前從而實現信息消費者和信息生產者的雙贏。 2. 與搜索引擎比較 相同點:幫助用戶快速發現有用信息的工具 不同點:和搜索引擎 ...

Sun Dec 02 21:36:00 CST 2018 0 665
推薦系統| 基於協同過濾

3. 基於協同過濾推薦算法 (用戶和物品的關聯協同過濾(Collaborative Filtering,CF)-- 用戶和物品之間關聯的用戶行為數據 ①基於近鄰的協同過濾 ...

Wed Sep 18 19:44:00 CST 2019 0 1161
推薦系統協同過濾

這個轉自csdn,很貼近工程。 協同過濾(Collective Filtering)可以說是推薦系統的標配算法。 在談推薦必談協同的今天,我們也來談一談基於KNN的協同過濾在實際的推薦應用中的一些心得體會。 我們首先從協同過濾的兩個假設聊起。 兩個假設: 用戶一般會喜歡 ...

Mon Jul 13 07:24:00 CST 2015 0 3020
協同過濾推薦算法的原理及實現

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 ...

Sun Aug 11 08:05:00 CST 2019 0 2058
 
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