基于物品的协同过滤算法的原理： 基于物品的协同过滤算法给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度，它主要通过分析用户的行为记录计算用户之间的相似度，也就是说物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B（这一点也是基于物品的协同过滤算法和基于内容的推荐算法最主
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2024-08-09 10:51:31
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啥是协同过滤？就是用户对所有产品打分，然后根据分数来给用户分组，那同一个组内的用户喜欢的东西应该是相似的。 其他的推荐算法例如内容推荐，就是先给产品分类（根据一些乱七八糟的），在将用户分类，然后把新来的产品（网页，东西）分类，在将这个产品推荐给感兴趣这个分类的用户。 协同过滤有啥优缺点 优点d缺点他不需要对产品（内容）进行分析，因为只要看用户的打分就可以了。能够发现用
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2024-06-21 20:17:28
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协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。 一般来说，协同过滤推荐分为三种类型。第一种是基于用户(user-based)的协同过滤，第二种是基于项目(item-based)的协同过滤，第三种是基于模型(model base
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2024-01-02 22:08:34
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现在假设你有100万个用户，每次对一个用户进行一次推荐时，需要计算100万次距离。如果每一秒需要进行多次推荐的话计算次数会十分巨大，系统会很慢。正式的说话是，基于令居的推荐系统的主要缺点是延迟性太差。1 ）基于用户的过滤的两个主要问题：1.扩展性问题： 随着用户数量的增大，计算量会增大，基于用户的过滤在几千用户时效果还可以，但是有上百万用户时，扩展性成了问题2.稀疏性问题：大部分推荐系
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2023-08-26 02:38:33
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推荐算法里面最为流行的就是协同过滤算法。 先说一下协同过滤算法的定义：根据用户过去对物品的评价。来寻找与用户兴趣相同的用户组。然后由这些用户组的评价比较高的一些东西来向用户做出一定的推荐。 优点：即时的实时的获取最新的数据。矩阵比较稀疏的时候比较困难。算法的精准度会有所下降。 缺点：仅仅考虑了评分矩阵。有点局限。 应用背景：因为现在大量的用户愿意提供自己的姓名，年龄，性别，教育背景等信
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2023-05-18 10:07:54
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1 协同过滤在应用中存在的问题
尽管协同过滤在电子商务推荐系统中的应用获得了较大的成功，但随着站点结构、内容复杂度和用户人数的不断增加，基于协同过滤的推荐系统的发展面临着两个主要挑战： 1) 提高协同过滤算法的可扩展性 协同过滤算法能够容易地为千万记用户提供量化的推荐，但是对于电
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2023-11-13 15:12:17
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协同过滤算法（Collaborative Filtering，CF）一、算法核心和原理协同过滤算法核心步骤如下： 1）收集用户偏好； 2）找到相似的用户或物品； 3）计算并推荐。算法原理：协同过滤算法是比较著名的推荐算法，主要功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。基于物品的协同过滤算法通过计算不同用户对不同物品的评分
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2023-10-13 15:19:40
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一:推荐算法分类：按数据使用划分：协同过滤算法：UserCF, ItemCF, ModelCF基于内容的推荐: 用户内容属性和物品内容属性社会化过滤：基于用户的社会网络关系 2.案例：天池大数据竞赛 我们会开放如下数据类型：字 段字段说明提取说明user_id用户标记抽样&字段加密Time行为时间精度到天级别&隐藏年份action_type用户对品牌的行为类型包括点击、购买
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2024-06-18 14:46:36
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参考资料【1】《Spark MLlib 机器学习实践》【3】线性代数-同济大学【4】基于矩阵分解的协同过滤算法 https://wenku.baidu.com/view/617482a8f8c75fbfc77db2aa.html【5】机器学习的正则化 【6】正则化方法 1、协同过滤算法概念协同过滤算法是一种基于群体用户或者物品的典型的推荐算法。考虑的推荐思路基于两类： 1
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2024-07-27 11:53:17
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1.协同过滤（Collaborative Filtering）算法 是一种常见的推荐算法，直白点说，就是你不知道怎么选择，大家来帮你选择。这个大家可能是用户，和你有相同偏好的人帮你选择你没有而他们有的；也可能是物品本身，和你历史物品相似的物品把自己推荐给你。对应的算法分类也就是基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。前述可知，基于用户的协同过滤算法的关键是找到相同
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2023-10-19 19:49:27
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# 协同过滤算法与机器学习
随着互联网的飞速发展，人们在日常生活中产生的数据量越来越庞大，如何从这些海量数据中挖掘有用的信息成为了一项重要的任务。协同过滤算法和机器学习技术应运而生，成为了处理大数据和推荐系统的重要工具。本文将介绍协同过滤算法和机器学习的基本原理，并结合代码示例进行说明。
## 协同过滤算法
协同过滤算法是一种推荐系统中常用的算法，其核心思想是通过用户之间的共同行为或兴趣来进
原创
2024-07-11 05:26:53
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一、协同过滤思想介绍 顾名思义，协同过滤算法的核心思想就是“物以类聚，人以群分”，通过用户对物品的评价和意见，将物品和人聚成几类，从各自的类中挑选出用户可能感兴趣的的物品进行推荐，而代替从直接从海量物品中筛选，缩小目标范围，简化计算。二、协同过滤基本原理 协同过滤最关键的一步是怎么将人或者是物品进行聚类，此时我们的一般做法是获取用户-物品的共现矩阵，其中用户跟物品发生的交互有可能是显示行为（比
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2023-09-05 23:11:22
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先推荐一本书上可以下载完美的pdf
Programming Collective Intelligence (
http://www.douban.com/subject/2209702/?from=mb-62346329
)
协同过滤的缺点是
热点相关内容 往往变成了 其他同期出现的热点内容 .
先划分类别(比如S
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2024-02-07 11:01:06
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协同过滤算法是常见的一种推荐算法，通过分析用户历史行为和对物品的偏好，从而预测用户可能喜欢或购买的物品。协同过滤算法主要分为两部分：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。基于用户的协同过滤算法这种算法假设用户的兴趣可以由相似兴趣的其他用户来推测出来。算法
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2023-10-07 13:50:05
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1 协同过滤https://www.nowcoder.com/discuss/190742是利用集体智慧的一个典型方法，借鉴和你相同人群的观点来进行推荐。实现：3个步骤： 收集数据- 找到相似用户和物品-进行推荐(1) 收集数据：用户的历史行为(2) 找到相似的用户和物品计算用户间以及物品间的相似度： 欧几里德距离，皮尔逊相关系数，Cosine 相似度，Tanimoto 系数进行推荐： 在知道了如
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2024-01-15 06:55:32
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这是本人第一篇介绍数据挖掘算法的博客。之前写的大部分博客都是为了解决具体问题或者解决问题中的思考。这次想笼统而又概括的去总结一些自己学习的算法。废话少说，进入正题。一、什么是协同过滤算法？协同过滤算法，英文Collaborative Filtering。这个名词的意思有两层，首先过滤很好理解，过滤就是为了在一大堆信息中过滤出想要的信息。协同的意思就是利用社群的作用，不同个体之间相互协作来进行过滤。
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2023-11-27 10:57:39
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协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。 协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filteri
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2023-11-12 09:41:16
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一、协同过滤算法简介 协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由： ●根据和你有共同喜好的人给你推荐 ●根据你喜欢的物品给你推荐相似物品 ●根据以上条件综合推荐 因此可以得出常用的协同过滤算法分为两种，基
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2024-07-03 20:24:44
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# 协同过滤算法：基于用户的推荐系统
协同过滤算法是一种机器学习算法，常用于推荐系统中。它通过分析用户的行为数据，找到相似的用户或物品，来为用户提供个性化的推荐。本文将介绍协同过滤算法的原理和实现，并通过代码示例进行演示。
## 1. 基本原理
协同过滤算法基于一个基本思想：如果用户A喜欢物品a，用户B也喜欢物品a，那么用户A可能会喜欢用户B喜欢的其他物品。基于这个思想，协同过滤算法分为两种
原创
2023-08-22 06:43:11
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1、介绍协同过滤算法（Collaborative Filtering） 是比较经典常用的推荐算法，从1992年一直延续至今。所谓协同过滤算法，基本思想是根据用户的历史行为数据的挖掘发现用户的兴趣爱好，基于不同的兴趣爱好对用户进行划分并推荐兴趣相似的商品给用户。协同过滤算法主要分为两类：- 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品- 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相
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2023-12-01 12:12:35
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