协同过滤算法（上）

时间 2021-01-07

原文原文链接

算法原理：协同推荐算法，作为众多推荐算法中的一种已经被广泛的应用。其主要分为2种，第一种就是基于用户的协同过滤，第二种就是基于物品的协同过滤。所谓的itemBase推荐算法简单直白的描述就是：用户A喜欢物品X1，用户B喜欢物品X2，如果X1和X2相似则，将A之前喜欢过的物品推荐给B，或者B之前喜欢过的物品推荐给A。这种算法是完全依赖于用户的历史喜欢物品的；所谓的UserBase推荐算法直白地说

>>阅读原文<<

1. 协同过滤算法
2. CF（协同过滤算法）
3. 协同过滤推荐算法
4. MLlib协同过滤ALS算法初探
5. 协同过滤推荐算法概述
6. 协同过滤算法分类-ItemCF
7. 协同过滤算法的Python实现
8. 协同过滤算法简析
9. 协同过滤算法原理
10. 协同过滤的ALS算法
更多相关文章...
• Lua 协同程序(coroutine) - Lua 教程
• PHP 过滤 unserialize() - PHP 7 新特性
• 算法总结-广度优先算法
• 算法总结-深度优先算法