三種推薦算法的介紹

1.推薦算法 1.1.協同過濾 協同過濾是目前應用最廣泛的推薦算法，它僅僅通過了解用戶與物品之間的關係進行推薦，而根本不會考慮到物品本身的屬性。 可分成兩類： 1、基於用戶（user-based）的協同過濾 2、基於商品（item-based）的協同過濾 1.1.1.基於用戶的協同過濾 基本思想： 基於用戶對物品的偏好找到鄰居用戶（相似用戶），然後將鄰居用戶（相似用戶）喜歡的東西推薦給當前用戶。

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