三种推荐算法的介绍

1.推荐算法 1.1.协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法，它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐，而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类： 1、基于用户（user-based）的协同过滤 2、基于商品（item-based）的协同过滤 1.1.1.基于用户的协同过滤 基本思想： 基于用户对物品的偏好找到邻居用户（相似用户），然后将邻居用户（相似用户）喜欢的东西推荐给当前用户。

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