一、協同過濾算法簡介 　　協同過濾算法是一種較為著名和常用的推薦算法，它基於對用戶歷史行為數據的挖掘發現用戶的喜好偏向，並預測用戶可能喜好的產品進行推薦。也就是常見的“猜你喜歡”，和“購買了該商品的人也喜歡”等功能。它的主要實現由： 　　●根據和你有共同喜好的人給你推薦 ...

轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 　　 一個人想看電影的時候常常會思考要看什么電影呢。這個時候他可能會問周圍愛好的人求推薦。現在社 ...

協同過濾算法原理 一、協同過濾算法的原理及實現 二、基於物品的協同過濾算法詳解 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 ...

基於物品的協同過濾算法ItemCF 基於item的協同過濾，通過用戶對不同item的評分來評測item之間的相似性，基於item之間的相似性做出推薦。簡單來講就是：給用戶推薦和他之前喜歡的物品相似的物品。 用例說明： 注：基於物品的協同過濾算法，是目前商用最廣泛的推薦算法。 剛開始看這 ...

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ALS矩陣分解 一個 的打分矩陣 A 可以用兩個小矩陣和的乘積來近似,描述一個人的喜好經常是在一個抽象的低維空間上進行的，並不需要把其喜歡的事物一一列出。再抽象一些，把人們的喜好和電影的特征都投到這 ...

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 ...

下面講解的鏈接 https://blog.csdn.net/shf1730797676/article/details/97100815 基本思路：當用戶A需要個性化推薦的時候，可以先找到和他興趣 ...