Collaborative Filtering(協同過濾)算法詳解
基本思想 基於用戶的協同過濾算法是通過用戶的歷史行為數據發現用戶對商品或內容的喜歡(如商品購買，收藏，內容評論或分享)，並對這些喜好進行度量和打分。根據不同用戶對相同商品或內容的態度和偏好程度計算用戶之間的關系。在有相同喜好的用戶間進行商品推薦。簡單的說就是如果A,B兩個用戶都購買 ...
原文：集體智慧編程1：推薦算法（基於協作性過濾collaborative filtering）（實例加代碼）
這里所有代碼都是由Python實現 一個協作性過濾算法通常的做法就是對一大群人進行搜索，從中找出來和我們品味興趣相近的一小群人來。 推薦算法，從字面上看就是向用戶推薦他所感興趣的內容，如果是購物網站，就推薦他感興趣的商品 如果是音樂網站，就推薦他感興趣的音樂等等。 說到推薦算法，我最先能想到的就是相似度計算，但是如何應用呢 而這里又談到計算，就要有數，那數從哪里來呢 由剛才提到的協作性過濾算法，可 ...
2017-10-19 22:11 0 1167 推薦指數：
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【說明】 本文翻譯自新加坡國立大學何向南博士 et al.發布在《World Wide Web》（2017）上的一篇論文《Neural Collaborative Filtering》。本人英語水平一般+學術知識匱乏+語文水平拙劣，翻譯權當進一步理解論文和提高專業英語水平，translate ...