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 ...
原文：協同過濾的實現步驟
協同過濾的實現 收集用戶偏好及標准化處理 要從用戶的行為和偏好中發現規律，並基於此給予推薦，如何收集用戶的偏好信息成為系統推薦效果最基礎的決定因素。用戶有很多方式向系統提供自己的偏好信息，而且不同的應用也可能大不相同。 以上列舉的用戶行為都是比較通用的，推薦引擎設計人員可以根據自己應用的特點添加特殊的用戶行為，並用他們表示用戶對物品的喜好。在一般應用中，我們提取的用戶行為一般都多於一種，關於如何組 ...
2017-06-23 21:44 0 1178 推薦指數：
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本節將會學習到： 協同過濾推薦系統 協同過濾推薦系統的R實現 推薦系統的可視化 不同推薦系統的離線實驗算法比較及可視化 前言 推薦系統概述 數據構成 set.seed ( 1234 ) library ...