基於物品的協同過濾算法ItemCF算法實現
基於物品的協同過濾算法（ItemCF）的基本思想是：給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。 比如，該算法會因為你購買過《Java從入門到精通》而給你推薦《Java並發編程實戰》。不過，基於物品的協同過濾算法並不利用物品的內容屬性計算物品之間的相似度，二是通過分析用戶的行為數據計算物品 ...
原文：基於物品的協同過濾算法(ItemCF)
最近在學習使用阿里雲的推薦引擎時，在使用的過程中用到很多推薦算法,所以就研究了一下，這里主要介紹一種推薦算法 基於物品的協同過濾算法。ItemCF算法不是根據物品內容的屬性計算物品之間的相似度，而是通過分析用戶的行為記錄來計算用戶的相似度。該算法認為物品A和物品B相似的依據是因為喜歡物品A的用戶也喜歡物品B。基於物品的協同過濾算法實現步驟： 計算物品之間的相似度 根據物品的相似度和用戶的歷史行為記 ...
2019-01-15 14:06 0 4046 推薦指數：
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參考來源： https://blog.csdn.net/u011748319/article/details/90269818 1、推薦算法 1.1、協同過濾 協同過濾是目前應用最廣泛的推薦算法，它僅僅通過了解用戶與物品之間的關系進行推薦，而根本不會考慮到物品本身的屬性。 可分成兩類 ...