想作會飛的魚的部落格
以大多數人的努力程度之低，根本輪不到拼天賦！
協同過濾和基於內容推薦有什麼區別
【基於使用者推薦】使用者a是個30歲的北京中年大叔，推薦燕京啤酒給他 關鍵：需要計算使用者畫像，如：30歲、北京、中年大叔
【基於內容推薦】使用者a買過喜力啤酒，推薦燕京啤酒給他，關鍵：內容本身的相似度，喜力啤酒 和 燕京啤酒 類似，和iphone手機就差別很大
【基於協同推薦】
usercf（使用者協同）：使用者a和使用者b類似，使用者b買了燕京啤酒，推薦燕京啤酒給使用者a關鍵：需要計算出使用者a和使用者b相似度，可以通過使用者畫像，也可以通過使用者行為來計算
itemcf（內容協同）：購買過尿布的使用者很多都會購買啤酒，使用者a買了尿布，推薦燕京啤酒給使用者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...
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...