3種形式的協同過濾（collaborative filtering）演算法：
1、user-based：相同（相似）使用者的喜好相同
2、item-based：能夠引起使用者興趣的專案，必定與其之前評分高的專案相似
3、model-based：先用歷史資料得到乙個模型，再用此模型進行**
參考： 這個位址是slope one演算法的原文。
1、有哪些推薦演算法？各個主流演算法的應用場景是什麼？
2、我們使用推薦系統的目的和場景是什麼？
3、找一種最容易上手的演算法，實現它（盡量利用已有資源：開源軟體等）
協同過濾演算法
1.表示使用者行為矩陣，即統計使用者購買某種商品型別的數量 public double getnumbycustomer customer customer return vectore 2.用余弦距離計算每個使用者與其它使用者的行為相似度 下面 是兩個使用者之間的相似度，進行遍歷就可以獲取全部相似...
協同過濾演算法
乙個人想看電影的時候常常會思考要看什麼電影呢。這個時候他可能會問周圍愛好的人求推薦。現在社會每天都會產生海量的資訊。面對這麼多資訊好多人都不知道什麼資訊是自己需要的。推薦系統正是起了這麼乙個作用。推薦系統的應用隨處可見。網路購物是乙個典型的例子，電子商務的運營商往往會根據使用者在 的行為推薦使用者可...
協同過濾演算法
演算法思想 尋找與目標使用者相似使用者，然後將相似使用者買過但目標使用者沒有買過的商品推薦給目標使用者 舉個栗子 由於目標使用者與其相似使用者非常相似 比如大部分的考研學生都購買 肖秀榮八套卷 現在我們的目標使用者購買了大量的考研資料但還沒有買 八套卷 除了 八套卷 目標使用者與考研學生相似度十分高...