sij:物品i & 物品j 的相似度。
分子:瀏覽過物品i 與 瀏覽過物品j的使用者的交集。
分母:瀏覽過物品i 與 瀏覽過物品j的使用者的並集。（懲罰熱門物品的相似度）。
puj: 推薦物品j給使用者u的分值。
sij:物品i & 物品j 的相似度。
ruj:使用者u對物品j的評分
(一般取使用者最近瀏覽過的物品i(5個左右), 每個物品取相似度最高的k個物品)
計算物品i和j相似度,分母不變,分子:使用者u同時喜歡i和j,如果使用者喜歡的物品越多,該使用者對相似度計算貢獻越小。(log在分母)
計算物品i和j相似度,分母不變,分子:隨著時間貢獻改變
suv:使用者u & 使用者v的相似度。
分子:使用者u & 使用者v瀏覽過的物品的交集。
分母:使用者u & 使用者v瀏覽過的物品的並集。（懲罰活躍使用者）。
pui: 推薦物品i給使用者u的分值。
suv:使用者u & 使用者v的相似度。
rvi:使用者v對物品i的評分
(取使用者u最相近的k個使用者計算，並且使用者u對i物品沒有瀏覽過)
計算使用者uv的相似度,分母不變,分子:ui表示物品i被使用者瀏覽的個數。
計算物品i和j相似度,分母不變,分子:隨著時間貢獻改變
1.實時性:itemcf使用者有新行為一定會導致推薦結果發生改變
2.新使用者/新物品的推薦:usercf新使用者在較少的行為下不能進行個性化推薦，因為simuv是離線計算的。usercf可以對新物品進行推薦，itemcf不能。
3.推薦理由的可解釋性:itemcf好
適用場景：
1.效能:usercf適合使用者較少，itemcf適合物品較少
2.個性:itemcf好，長尾物品豐富
協同過濾推薦演算法 協同過濾推薦演算法總結
推薦演算法具有非常多的應用場景和商業價值，因此對推薦演算法值得好好研究。推薦演算法種類很多，但是目前應用最廣泛的應該是協同過濾類別的推薦演算法，本文就對協同過濾類別的推薦演算法做乙個概括總結，後續也會對一些典型的協同過濾推薦演算法做原理總結。推薦演算法概述 1 基於內容的推薦 這一類一般依賴於自然語...
協同過濾推薦演算法 推薦演算法 基於協同過濾CF
前邊我們已經介紹了推薦演算法裡的基於內容的推薦演算法cb，今天我們來介紹一下基於協同的推薦演算法collaboration filtering cf 協同過濾是乙個利用群體智慧型的乙個演算法，舉乙個簡單的例子，如果放假了你想去北京玩幾天，但是不知道北京都有哪些好玩的，你會怎麼做？你可能會上網查一下的...
協同過濾推薦演算法
協同過濾推薦演算法 分為基於使用者的協同過濾推薦usercf和基於物品的協同過濾推薦itemcf。介紹見 協同過濾的實現步驟 1 指導思想 這種過濾演算法的有效性基礎在於 1 使用者偏好具有相似性，即使用者可分類。這種分類的特徵越明顯，推薦準確率越高 2 物品之間具有相似性，即偏好某物品的人，都很可...