產品的頁面但是沒有對產品評分)交互皆可。僅僅根據這些交互，協同過濾算法就能 夠知道哪些產 ...

使用Spark進行ALS編程的例子可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS：alternating least squares 關於協同過濾ALS原理的可以看這篇文章：http://www.docin.com ...

推薦系統的算法，在上個世紀90年代成型，最早應用於UserCF，基於用戶的協同過濾算法，標志着推薦系統的形成。首先，要明白以下幾個理論：①長尾理論②評判推薦系統的指標。之所以需要推薦系統，是要挖掘冷門物品，增加利潤，這是根本目的。一般的，評判一個推薦系統的好壞，需要以下幾個指標： 推薦系統 ...

　　　　　　　　 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 ...

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 ...

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 ...

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