1. 什麼是基於使用者的協同過濾演算法？
簡單來說，給使用者推薦和她興趣相投的其她使用者喜歡的物品。
2. 實施步驟
a. 構建使用者的特徵維度
b. 求使用者間的相識度
c. 計算推薦結果
還是通過乙個例子來說吧！
需要注意的點：
1.在計算使用者相似度的前，我們需要構建使用者的特徵矩陣，這個特徵矩陣不能用維度為電影數目的作為向量的維度。向量的構建起決於計算相識度的兩個使用者。有一種方式：將兩位使用者都看過的電影作為特徵向量。但是這種方法忽略了看不同的電影，對相似度計算的影響。還有另一種方式，利用jarcard的演算法計算使用者的相識度，看過的電影的交集/並集，但是這種方式又沒有考慮到評分的問題
2.懲罰熱門物品
將相似度的計算公式換成下面的公式，就可以達到目的：
其中n(i)是對物品i有過行為的使用者
推薦系統 協同過濾
這是我學習推薦系統的筆記，主要參考的是51cto的一系列文章和人們郵電出版的 推薦系統實踐 首先說一下什麼是協同過濾。假如某寶要向你推薦一些商品，當然這些商品不是隨隨便便推薦的，推給你了就是引誘你去買，咱能賺到錢。那麼什麼樣的商品你有可能去買呢？系統或演算法怎麼找到這些商品呢？協同過濾就是幹這個的。...
推薦系統 基於使用者和基於物品的協同過濾演算法的比較
首先回顧一下，協同過濾演算法主要有兩種，一種是基於使用者的協同過濾演算法 usercf 另一種是基於物品的協同過濾演算法 itemcf 基於使用者的協同過濾演算法主要有兩步 1 找到和目標使用者興趣相似的使用者集合 2 找到這個集合中的使用者喜歡的，且目標使用者沒有聽說過的物品推薦給目標使用者。基於...
推薦系統 基於物品的協同過濾推薦 入門
而基於物品的協同過濾則是找出最相似的物品，再結合使用者的評價來給出推薦結果。基於使用者的協同過濾又稱為記憶體型協同過濾，因為我們需要將所有的評價資料都儲存在記憶體中來進行推薦。基於物品的協同過濾也稱為基於模型的協同過濾，因為我們不需要儲存所有的評價資料，而是通過構建乙個物品相似度模型來做推薦。1.修...