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
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