【推薦系統實踐-02】利用用戶行爲數據（協同過濾）
項亮老師的《推薦系統實踐》學習筆記。 目錄 用戶行爲數據簡介 用戶行爲分析 用戶活躍度和物品流行度的分佈 用戶活躍度和物品流行度的關係 基於鄰域的算法 基於用戶的協同過濾算法 基於物品的協同過濾算法 UserCF和ItemCF的比較 隱語義模型 基於圖的模型 爲了讓推薦結果符合用戶口味，我們需要深入瞭解用戶。 基於用戶行爲分析的推薦算法是個性化推薦系統的重要算法，學術界一般將這種類型的算法稱爲
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