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 ...

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 ...

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 ...

的結果。 推薦算法，不是某一個也不是某一類算法，凡是能實現推薦功能的算法（比如關聯算法、分類算法、聚類算法），都可 ...

協同過濾（Collaborative Filtering，簡稱CF）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 ...

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 ...

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 ...