基於鄰域的算法是推薦系統中最基本的算法，該算法不僅在學術界得到了深入研究，而且在業界得到了廣泛應用。基於鄰域的算法分為兩大類，一類是基於用戶的協同過濾算法，另一類是基於物品的協同過濾算法。 我們先來看看基於用戶的協同過濾算法，基於物品的協同過濾算法大體思路和基於用戶的差不多，可以自己參考對比學習 ...

轉自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 一、基礎算法 基於物品的協同過濾算法（簡稱ItemCF）給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度，而是利用用戶 ...

https://blog.csdn.net/qq_23269761/article/details/81355383 1.協同過濾（CF）【基於內存的協同過濾】 優點：簡單，可解釋 缺點：在稀疏情況下無法工作 所以對於使用userCF的系統，需要解決用戶冷啟動問題 和如何讓一個新物品被第一個 ...

協同過濾推薦算法是最重要的算法，它是基於協同過濾算法的物品分為基於用戶的協作過濾算法。 本文介紹了基於用戶的協同過濾算法。簡單的說，給用戶u推薦。所以只要找出誰和u課前行為似用戶。這與u較像的用戶。把他們的行為推薦給用戶u就可以。 所以基於用戶的系統過濾算法包含兩個步驟 ...

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 ...

在推薦系統眾多方法中，基於用戶的協同過濾推薦算法是最早誕生的，原理也較為簡單。該算法1992年提出並用於郵件過濾系統，兩年后1994年被 GroupLens 用於新聞過濾。一直到2000年，該算法都是推薦系統領域最著名的算法。 本文簡單介紹基於用戶的協同過濾算法思想 ...

[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 ...

[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 ...