数据挖掘----推荐算法(CF)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据挖掘----推荐算法(CF)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

协同算法:

User-Based CF 计算user与user的相似度矩阵

Item-Based CF计算item-item的相似度矩阵

 

假设:

 - 用户喜欢哪些跟他有相似爱好的用户喜欢的东西

- 具有相似兴趣的用户在未来也具有相似兴趣

 

方法:

- 给定用户u,找到一个用户的集合N(u),他们和u具有相似的兴趣

- 将N(u) 喜欢的物品推荐给用户。

 

 

技术图片

以上是关于数据挖掘----推荐算法(CF)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

ML之CF:基于MovieLens电影评分数据集利用基于用户协同过滤算法(余弦相似度)实现对用户进行Top5电影推荐案例

机器学习--CF协同过滤推荐算法原理

协同过滤算法

Python实现协同过滤推荐算法,用的大一些的数据集就报错MemoryError

推荐系统简介(1~3)

推荐算法-余弦相似度