2023年，明尼蘇達大學雙城分校計算機系的grouplens研究組設計了grouplens的新聞推薦系統，並首次提出了協同過濾思想。
維基百科上對協同過濾分別給了廣義和狹義兩個定義
廣義定義：協同過濾是使用涉及多個**，視點，資料來源等之間的協作的技術來過濾資訊或模式的過程。
狹義定義：協同過濾是一種通過從許多使用者收集偏好或品味資訊（協作）來自動**（過濾）關於使用者興趣的方法。協同過濾方法的基本假設是，如果乙個人a在乙個問題上與乙個人b具有相同的意見，那麼a更可能在其他問題上與b意見的相似度高於隨機的人。
（2）資料數位化。對資料進行減噪與歸一化操作，得到乙個使用者偏好的二維矩陣，一維是使用者列表，另一維是物品列表，值是使用者對物品的偏好，一般是 [0,1] 或者 [-1, 1] 的浮點數值。
（3）找到相似的使用者和物品。構造相似度計算式來衡量使用者與使用者（物品與物品）之間的相似度。
（4）計算出來的相似度作為基於使用者、專案的協同過濾推薦。
推薦演算法 協同過濾詳解
問題解決 對應上面問題 python 詳細注釋 通過其他使用者 已對兩樣物品都評分 的評分來計算兩個物品相似度 一般有如下三種計算方法 分別計算該物品與該使用者已評分的每個物品的相似度，並以該使用者的評分作為權重相乘，之後加權相似度求和，最後歸一化，轉化為評分 from numpy import f...
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...