推薦引擎

 

推薦引擎—協同過濾算法—基於物品類似度的推薦

 

1、算法思路

1. 構建物品的同現矩陣

2. 構建用戶對物品的評分矩陣

3. 經過矩陣計算得出推薦結果

推薦結果=用戶評分矩陣*同現矩陣

2、CF項目流程圖

 

3、CF項目推薦結果集數據圖解

 

4、CF項目準確率和覆蓋率計算流程圖

 

5、CF項目確率和覆蓋率計算數據圖解

 

6、所用的原數據

1. 原數據集

用戶  物品  購買次數

10001 20001 1

10001 20002 1

10001 20005 1

10001 20006 1

10001 20007 1

10002 20003 1

10002 20004 1

10002 20006 1

10003 20002 1

10003 20007 1

10004 20001 1

10004 20002 1

10004 20005 1

10004 20006 1

10005 20001 1

10006 20004 1

10006 20007 1

2.模擬推薦算法的數據集

10001 20002 1

10001 20005 1

10001 20006 1

10002 20001 1

10002 20002 1

10002 20003 1

10002 20004 1

10002 20005 1

10003 20002 1

10003 20003 1

10003 20006 1

10003 20007 1

10004 20001 1

10004 20002 1

10004 20005 1

10004 20007 1

10005 20001 1

10005 20002 1

10005 20004 1

10005 20007 1

10006 20001 1

10006 20004 1

10006 20005 1

10006 20006 1