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 基於使用者的協同過濾itemCF
基於使用者的協同過濾演算法也被稱為最近鄰協同過濾或knn k nearest neighbor,k最近鄰演算法 其核心思想就是，首先根據相似度計算出目標使用者的鄰居集合，然後用鄰居使用者評分的加權組合來為目標使用者作推薦。通常這些演算法都可以總結成三步 首先，使用使用者已有的評分來計算使用者之間的相...
Item based協同過濾
item based top n recommendation algorithms 過程 1.構建乙個m m的矩陣，每一列最多有k個非0值，比如第j列，非0值代表和第j個item最相關的k個item。k一般10 20，不會很大，保持矩陣的稀疏性。3.上述矩陣相乘，等於是權重累加 比如使用者買過了a...
協同過濾演算法
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...