協同過濾算法概述 基於模型的協同過濾應用---電影推薦 實時推薦架構分析 一、協同過濾算法概述 本人對算法的研究，目前還不是很深入，這里簡單的介紹下其工作原理。 通常，協同過濾算法按照數據使用 ...

1.背景知識 　　在講SVD++之前，我還是想先回到基於物品相似的協同過濾算法。這個算法基本思想是找出一個用戶有過正反饋的物品的相似的物品來給其作為推薦。其公式為： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　其中 rui 表示預測用戶u對物品i的喜愛程度。wij 是物品 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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。 ...

剖析千人千面的大腦——推薦引擎部分，其中這篇是定位：對推薦引擎中的核心算法：協同過濾進行深挖。 首先，千人千面融合各種場景，如搜索，如feed流，如廣告，如風控，如策略增長，如購物全流程等等；其次千人千面的大腦肯定是內部的推薦引擎，這里有諸多規則和算法在實現對上述各個場景進行“細分推薦排序 ...

一、推薦算法 當你在電商網站購物時，天貓會彈出“和你買了同樣物品的人還買了XXX”的信息；當你在SNS社交網站閑逛時，也會看到“你可能認識XXX“的信息；當你在微博添加關注人時，也會看到“你可能對XXX也感興趣”等等。所有這一切，都是背后的推薦算法運作 ...