協同過濾算法原理

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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