協作型過濾

2021-09-06 23:22:44 字數 415 閱讀 8440

什麼是協作型過濾?也就是根據你的歷史喜好,再根據其他人和你類似的喜好,來向你推薦你未曾接觸過的物品。實際上前面兩章的內容就是協作型過濾的基本演算法。

協作型過濾有兩大分支:

這兩者儘管都屬於協作型過濾,但是有不同的應用場景。應該很容易的想出,在社交類的**推薦系統中,使用的最多的是基於使用者的協作型過濾,而在非社交,例如電商,使用的則是基於物品的協作型過濾。電商**中應該不會存在向你推薦和你有著類似購物喜好的人吧?如果它要這麼做,那估計也就是要向社交發展了,不僅是因為**屬性的原因,因為不管使用哪種過濾都能對你進行物品推薦,但是基於物品的協作型過濾可以盡可能少得進行物品相似型比較,因為它可以「預先」進行物品的相似度匹配,而基於使用者的相似度匹配,則要不停的對所有人進行相似度匹配,這一點上開銷是很大的,特別是在非社交性**上採用基於使用者的協作型過濾。

這個部落格寫的更詳細:

協作型過濾

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七 敏捷協作

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