【轉】推薦系統算法總結（二）——協同過濾(CF) MF FM FFM

來源：未知，如有不妥，請隨時聯繫溝通，謝謝~ 1.協同過濾（CF）【基於內存的協同過濾】 優點：簡單，可解釋  缺點：在稀疏情況下無法工作  所以對於使用userCF的系統，需要解決用戶冷啓動問題 和如何讓一個新物品被第一個用戶發現  對於只用itemCF的系統，需要解決物品冷啓動問題 如何更新推薦系統呢，答案就是離線更新用戶相似度矩陣和物品相似度矩陣【不斷刪除離開的用戶/物品，加入新來的用戶/物

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