[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 ...

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的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦算法才有了很大 ...

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 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=10911 用戶和產品的潛在特征編寫推薦系統矩陣分解工作原理使用潛在表征來找到類似的產品。 1. 用戶和產品的潛在特征 我們可以通過為每個用戶和每部電影分配屬性，然后將它們相乘並合並結果來估計用戶喜歡電影的程度 ...

Spark機器學習之協同過濾算法 　　　　一）、協同過濾 　　　　　　1.1 概念　　　　　　 　　　　　　　　　協同過濾是一種借助"集體計算"的途徑。它利用大量已有的用戶偏好來估計用戶對其未接觸過的物品的喜好程度。其內在思想是相似度的定義 　　　　　　　1.2 分類 ...

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 什么是協同過濾 協同過濾是利用集體智慧的一個典型方法。要理解什么是協同過濾 (Collaborative Filtering, 簡稱 CF)，首先想一個簡單 ...

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 ...

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 ...