推荐系统笔记之协同过滤

协同过滤 前言 一、相似度的度量方法 1.1.杰卡德(Jaccard)相似系数 1.2.余弦相似度 1.3.皮尔逊相关系数 二、分类 2.1.基于用户的协同过滤 2.2.基于物品的协同过滤 三、算法评估 四、协同过滤算法的权重改进 五、协同过滤算法的问题分析 前言 协同过滤(Collaborative Filtering)推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。 所谓协同过滤， 基本思想是根据用户之前

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