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 ...

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。 ...

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 ...

一、推薦算法 當你在電商網站購物時，天貓會彈出“和你買了同樣物品的人還買了XXX”的信息；當你在SNS社交網站閑逛時，也會看到“你可能認識XXX“的信息；當你在微博添加關注人時，也會看到“你可能對XXX也感興趣”等等。所有這一切，都是背后的推薦算法運作 ...

協同過濾（Collaborative Filtering，簡稱CF）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 ...

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 ...

協同過濾推薦算法是最重要的算法，它是基於協同過濾算法的物品分為基於用戶的協作過濾算法。 本文介紹了基於用戶的協同過濾算法。簡單的說，給用戶u推薦。所以只要找出誰和u課前行為似用戶。這與u較像的用戶。把他們的行為推薦給用戶u就可以。 所以基於用戶的系統過濾算法包含兩個步驟 ...

[機器學習]推薦系統之協同過濾算法 在現今的推薦技術和算法中，最被大家廣泛認可和采用的就是基於協同過濾的推薦方法。本文將帶你深入了解協同過濾的秘密。下面直接進入正題. 1. 什么是推薦算法 推薦算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年 ...