算法說明 　　協同過濾（Collaborative Filtering，簡稱CF，WIKI上的定義是：簡單來說是利用某個興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦感興趣的資訊給使用者，個人透過合作的機制給予資訊相當程度的回應（如評分）並記錄下來以達到過濾的目的，進而幫助 ...

SVD 參考 https://www.zybuluo.com/rianusr/note/1195225 1 推薦系統概述 1.1 項目安排 1.2 三大協同過濾 1.3 項目開發工具 2 Movielens數據集簡介 ...

原文：http://blog.selfup.cn/1001.html 什么是協同過濾 協同過濾(Collaborative Filtering, 簡稱CF)，wiki上的定義是：簡單來說是利用某興趣相投、擁有共同經驗之群體的喜好來推薦使用者感興趣的資訊，個人透過合作的機制給予資訊相當程度的回應 ...

一.簡介 　　協同過濾算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最經典、最常用的推薦算法。該算法通過分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統關於該指定用戶對此信息的喜好程度預測。 二.步驟 ...

2018-04-26 1.協同過濾 協同過濾（Collaborative Filtering）字面上的解釋就是在別人的幫助下來過濾篩選，協同過濾一般是在海量的用戶中發現一小部分和你品味比較相近的，在協同過濾中，這些用戶稱為鄰居，然后根據他們喜歡的東西組織成一個排序的目錄來推薦給你。問題 ...

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 ...

協同過濾與推薦 協同過濾是一種根據用戶對各種產品的交互與評分來推薦新產品的推薦系統技術。 協同過濾引入的地方就在於它只需要輸入一系列用戶/產品的交互記錄； 無論是顯式的交互(例如在購物網站上進行評分)還是隱式的(例如用戶訪問了一個 ...

Collaborative Filtering Recommendation 向量之間的相似度 度量向量之間的相似度方法很多了，你可以用距離（各種距離）的倒數，向量夾角，Pearson相關系數等。 ...