1、
協同過濾和基於內容推薦有什麼區別？
使用者u1喜歡的電影是a，b，c
使用者u2喜歡的電影是a, c, e, f
使用者u3喜歡的電影是b，d
協同過濾的辦法：那麼你完全可以忽略item的建模，因為這種辦法的決策是依賴user和item之間的關係，也就是這裡的使用者和電影之間的關係。我們不再需要知道abcf哪些是戰爭片，哪些是劇情片，我們只需要知道使用者u1和u2按照item向量表示，他們的相似度比較高，那麼我們可以把u2所喜歡的f這部影片推薦給u1。
**：
推薦系統演算法總結
最近看推薦系統方面的東西也有段日子了，有書，部落格，唯獨沒有看 總感覺 對於工業界來說用處真的不如學校做課題 那麼大，只要知道某個演算法好不好用以及怎麼用就可以了，也不必知道太多的細節和數學推導。但根據乙個好的演算法，產品部門可以設計出很多很酷的產品，讓使用者倍感web應用的人性化。在看書，看大牛們...
推薦系統演算法總結
阿俊的部落格 最近看推薦系統方面的東西也有段日子了，有書，部落格，唯獨沒有看 總感覺 對於工業界來說用處真的不如學校做課題 那麼大，只要知道某個演算法好不好用以及怎麼用就可以了，也不必知道太多的細節和數學推導。但根據乙個好的演算法，產品部門可以設計出很多很酷的產品，讓使用者倍感web應用的人性化。在...
推薦系統演算法總結
這個演算法是cf中的一種，也是當今很多大型 都在採用的核心演算法之一。對於 以 amazon 為代表，當然也包括京東那種具有搞笑特色的推薦系統在內 影視類推薦，圖書類推薦，類推薦系統來說，item 的增長速度遠不如 user 的增長速度，而且 item 之間的相似性遠不如 user 之間的相似性那麼...