根據推薦物品的元數據發現物品的相關性，再基於用戶過去的喜好記錄，為用戶推薦相似的物品。 一、特征提取：抽取出來的對結果預測有用的信息 對物品的特征提取-打標簽(tag) 用戶自定義標簽（UGC） 隱語義模型(LFG) 專家標簽（PGC） 對文本信息的特征提取-關鍵詞 ...

這篇文章我們主要關注的是基於內容的推薦算法，它也是非常通用的一類推薦算法，在工業界有大量的應用案例。 本文會從什么是基於內容的推薦算法、算法基本原理、應用場景、基於內容的推薦算法的優缺點、算法落地需要關注的點等5個方面來講解。 希望讀者讀完可以掌握常用的基於內容的推薦算法的實現原理 ...

： 　　輸出2：根據輸入2和輸出1，從電影數據集中給用戶推薦用戶沒有看過的與用戶相似度最高的k個電影。 前 ...

最近閑下來又開始繼續折騰推薦系統了，聲明一下，本文只是介紹一下最基礎的基於內容的推薦系統（Content-based recommender system）的工作原理，其實基於內容的推薦系統也分三六九等Orz，這里只是簡單的較少一下最原始的、最基本的工作流程。 基於內容的推薦算法思路很簡單 ...

（一）什么是信息流產品 當下，信息流（資訊）和短視頻是唯一兩個在用戶領域保持好的增長事態的細分行業。像其他比較成熟的互聯網細分行業，比如說移動社交，電商，OTO這個細分行業，用戶已經飽 ...

概述： 　　因為最近對算法這塊進行了學習，所以最近對類似淘寶商品推薦的協同推薦算法進行了整理總結，本文將用php語言進行實現，文章將從以下幾點進行終結：　　 　　（1）什么是協同推薦算法？有什么用？ 　　（2）依據什么數學方法公式，為什么要用它？ 　　（3）實現流程 ...

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進行群組划分並推薦品味相似的商品。協同過濾推薦算法分為兩類，分別是基於用戶的協同過濾算法(user-based ...

index.js //兩套算法，一套基於用戶，一套基於物品 3.兩套算法使用方式相似： 一、基於用戶的算法（ ...