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協同過濾算法原理
時間 2021-01-07
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本文主要講解基於用戶(User-CF)和基於物品(Item-CF)的協同過濾推薦算法的原理 推薦算法主要基於用戶歷史行爲信息獲取數據,找到相似的用戶和商品,並對用戶進行推薦可能感興趣的商品。 對用戶進行推薦主要有兩類: 1.基於用戶的協同過濾(User-CF) 用戶A對商品y的喜好 = 用戶B對商品y的喜好程度 * 用戶A和B的相似度 2.基於商品的協同過濾(Item-CF)
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