一文搞懂基於用戶的協同過濾推薦算法

        本文針對無上下文信息的隱性反饋數據集（每一條行爲記錄僅僅包含用戶ID和物品ID），介紹基於用戶的協同過濾算法原理。         基於用戶的協同過濾推薦算法本質：找到和待推薦用戶相似的用戶羣，推進該用戶羣感興趣且待推薦用戶沒購買過的物品。例如下圖中， 用戶a購買過物品A、C，用戶c購買過物品A、C、D ，則用戶a和用戶c比較相似，可以考慮把物品D推薦給用戶a。 基本步驟： 找到和

>>阅读原文<<