轉自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基礎算法 基於物品的協同過濾算法（簡稱ItemCF）給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度，而是利用用戶 ...

機器學習-推薦系統-協同過濾 協同過濾(Collaborative Filtering, CF) 基於協同過濾的推薦，它的原理很簡單，就是根據用戶對物品或者信息的偏好，發現物品或者內容本身的相關性，或者發現用戶的相關性，然后再基於這些相關性進行推薦。基於協同過濾的推薦可以分為兩個簡單的子類 ...

基於鄰域的算法是推薦系統中最基本的算法，該算法不僅在學術界得到了深入研究，而且在業界得到了廣泛應用。基於鄰域的算法分為兩大類，一類是基於用戶的協同過濾算法，另一類是基於物品的協同過濾算法。 我們先來看看基於用戶的協同過濾算法，基於物品的協同過濾算法大體思路和基於用戶的差不多，可以自己參考對比學習 ...

1.概述 之前介紹了如何構建一個推薦系統，今天給大家介紹如何基於用戶的協同過濾來構建推薦的實戰篇。 2.內容 協同過濾技術在推薦系統中應用的比較廣泛，它是一個快速發展的研究領域。它比較常用的兩種方法是基於內存（Memory-Based）和基於模型（Model-Based）。 基於內存 ...

一、背景 某電商平台，有一批用戶瀏覽、收藏、購買物品的日志數據。實現用戶進入APP之后第一頁顯示商品的個性化推薦。ps:當前階段，顯示數據為隨機選取。 二、思考 1、因為是某一品類的特殊電商平台，賣的商品幾百種，但是用戶幾十萬。這種情況，考慮使用ItemCF，至於為什么不是UserCF：物品 ...

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 ...

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 ...

3. 基於協同過濾的推薦算法 （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 ...