推荐系统_itemCF和userCF
Posted 漠小浅
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了推荐系统_itemCF和userCF相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
推荐系统的分类：
基于应用领域分类：电子商务推荐，社交好友推荐，搜索引擎推荐，信息内容推荐
基于设计思想：基于协同过滤的推荐，基于内容的推荐，基于知识的推荐，混合推荐
基于使用何种数据：基于用户行为数据的推荐，基于用户标签的推荐，基于社交网络数据，基于上下文信息（时间上下文，地点上下文等等）
协同过滤：
协同过滤的基本思想（基于用户）：
协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品味比较类似的，在协同过滤中，这些用户成为邻居，然后根据他们喜欢的其他东西组织成为一个排序的目录作为推荐给你
核心问题：
如何确定一个用户是不是和你有相似的品味？
如何将邻居们的喜好组织成一个排序的目录？
实现协同过滤的步骤：
收集用户偏好
找到相似的用户或物品
计算推荐（基于用户，基于物品）
