【运营脑图】推荐算法-协同过滤，三大协同推荐算法介绍

时间 2020-05-09

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用户协同过滤（UserCF）：类似的用户可能喜欢相同物品。如加了好友的两个用户，或者点击行为相似的用户被视为类似用户。如我兄弟和她的太太互加了抖音好友，他们两人各自喜欢的视频，可能会产生互相推荐。html

物品协同过滤（ItemCF）：类似的物品可能被同个用户喜欢。这个就是著名的世界杯期间沃尔玛尿布和啤酒的故事了。这里由于世界杯期间，奶爸要喝啤酒看球，又要带娃，啤酒和尿布同时被奶爸所须要，也就是类似商品，能够放在一块儿销售。算法

模型协同过滤：使用矩阵分解模型来学习用户和物品的协同过滤信息。通常这种协同过滤模型有：SVD，SVD++等。这种协同过滤要比前两个来得抽象些，这里先不解释，后面详述。学习

本文来自👇视频

推荐算法：3种协同过滤的原理及实现
菠萝王子 2020-03-21
http://m.niaogebiji.com/article-25842-1.htmlhtm

协同过滤，推荐算法的思惟导图在这边👇
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