1. 推荐算法概述 推荐算法是非常古老的，在机器学习还没有兴起的时候就有需求和应用了。概括来说，可以分为以下5种： 1）基于内容的推荐：这一类一般依赖于自然语言处理NLP的一些知识，通过挖掘文本的TF-IDF特征向量，来得到用户的偏好，进而做推荐。这类推荐算法可以找到用户独特的小众喜好，而且还有较好的解释性。这一类由于需要NLP的基础，本文就不多讲，在后面专门讲NLP的时候再讨论。
1.1 协同过滤算法介绍 1.什么是协同过滤算法 1. 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。 2. 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。 3. 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 colla
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2023-08-25 15:32:26
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协同过滤推荐算法是一种主流的、目前广泛应用在工业界的推荐算法。一般，协同过滤推荐分为三种类型。1.基于用户(user-based)的协同过滤基于用户的协同过滤算法，主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出与目标用户相似度高的其他用户，根据相似用户喜欢的物品，预测目标用户对对应物品的评分，就可以找到评分最高的若干个物品推荐给用户。2.基于项目(item-based)的协同过滤基于项目的协同过滤算
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2023-07-21 23:36:40
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一、协同过滤算法协同过滤算法，collaborative filtering（CF），通过挖掘用户历史行为信息，从而发现用户偏好。基于不同 的偏好，对用户或产品进行群组划分，最后为目标用户推荐对应的信息。“协同”即利用多个用户数据对数据进行挖掘，“过滤”即信息筛选的过程。主要功能及预测和推荐。协同过滤算法分为：1、基于用户的协同过滤算法；2、基于产品的协同过滤算法1、基于用户的协同过滤算法基于用户
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2023-09-11 17:15:55
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我所采用的数据集：MovieLens数据集ml-100k。先进行原理分析，再讲代码实现。基于用户的协同过滤算法主要包括两个步骤：（1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合；（2）找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。步骤（1）的关键就是计算两个用户的兴趣相似度。给定用户u和用户v，令N(u)表示用户u曾经有过行为的物品集合，令N(v)表示用户v曾经有过行为的物品集合。我
package cn.csu.CFUtils;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Scanner;
import java.util.
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2021-07-27 16:01:04
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今天要讲的主要内容是协同过滤，即Colla
原创
2023-05-31 16:01:17
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协调过滤推荐概述 协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。 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，
1994年，明尼苏达大学双城分校计算机系的GroupLens研究组设计了GroupLens的新闻推荐系统，并首次提出了协同过滤思想。维基百科上对协同过滤分别给了广义和狭义两个定义广义定义：协同过滤是使用涉及多个代理，视点，数据源等之间的协作的技术来过滤信息或模式的过程。狭义定义：协同过滤是一种通过从许多用户收集偏好或品味信息（协作）来自动预测（过滤）关于用户兴趣的方法。协同过滤方法的基本假设是，如
package cn.csu.CFUtils; import java.util.HashMap;import java.util.HashSet;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Map.Entry;import java.util.Scanner;import java.util.Set; /** * 基于用户的协同过滤推荐算法实现A a b dB a cC b eD c d e.
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2022-03-04 16:28:01
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### 1. 协同过滤算法 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**根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品**(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 ...
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2021-11-03 18:05:00
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一、协同过滤算法 1、协同过滤算法的核心思想是通过其他人的观点来过滤和评价商品的过程 2、主要目的是通过已有数据之间的关系来计算用户之间的相似度，而后找到有共同兴趣爱好的用户，从而产生推荐 使用于非结构化的数据，如电影、音乐等资源内容特征分析难度较大 但是协同过滤技术可以提取用户评分，购买记录，浏览 ...
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2021-11-04 10:23:00
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基于用户的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理二、基于用户的协同过滤推荐算法实现代码 基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理传统的基于用户（User-Based）的协同过滤推荐算法实现原理分四个步骤： 1.根据用户历史行为信息构建用户-项目评分矩阵，用户历史行为信息包括项目评分、浏览历史、收
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2023-11-03 12:15:51
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简单的理解协同过滤： 类似兴趣爱好的人喜欢类似的东西，具有类似属性的物品能够推荐给喜欢同类物品的人。比方，user A喜欢武侠片。user B也喜欢武侠片。那么能够把A喜欢而B没看过的武侠片推荐给B，反之亦然。这样的模式称为基于用户的协同过滤推荐（User－User Collaborative Filtering Recommendation）。再比方User A买了《java 核心技术卷一》。那
原创
2017-08-01 15:17:00
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在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.1. 什么是推荐算法推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人
推荐算法–协同过滤什么是协同过滤协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 协同过滤是迄今为止最成功的推荐系
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，基于用户的协同过滤算法(user-based
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2023-08-11 22:44:44
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文章目录前言一、数据获取二、数据预处理三、预测分推荐电影算法 前言评分系统是一种常见的推荐系统。可以使用PYTHON等语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。学习协同过滤算法、UBCF和IBCF。具体理论读者可参考以下文章。如，基于用户的协同过滤推荐算法原理-附python代码实现；协同过滤算法概述与python 实现协同过滤算法基于内容（usr-item,item-item）；推荐系统
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2023-08-01 12:12:22
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协同过滤一.协同过滤的概念二.相似度的计算1.余弦相似度2.皮尔逊相关度三.两种类型的协同过滤1.基于物品的协同过滤：1一图知其意一言以概之3.算法过程实现2.基于用户的的协同过滤1.一图知其意2.一言以概之3.算法过程实现四.UserCF和ItemCF的比较五.人工智能实践过程分为三个步骤：数据，学习与决策 一.协同过滤的概念１ 协同过滤，英文又称Collaborative Filteri
[机器学习]推荐系统之协同过滤算法 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.1. 什么是推荐算法推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后
