推薦系統中協同過濾算法實現分析

推薦中的協同過濾算法簡單說明下：      首先，通過分析用戶的偏好行爲，來挖掘出裏面物品與物品、或人與人之間的關聯。      其次，通過對這些關聯的關係做一定的運算，得出人與物品間喜歡程度的猜測，即推薦值。      最後，將推薦值高的物品推送給特定的人，以完成一次推薦。      這裏只是籠統的介紹下，方便下邊的理解，IBM的一篇博客對其原理講解得淺顯易懂，同時也很詳細《深入推薦引擎相關算法

>>阅读原文<<