协同过滤

在这些算法中，最常见的当属智能推荐算法了。我们在淘宝购物，在头条阅读新闻，在抖音刷短视频，背后其实都有智能推荐算法。基于人口统计的推荐是相对简单的一种推荐算法，它会根据用户的基本信息进行分类，然后将商品推荐给…

在这篇文章中，我会简要概述推荐系统这个领域，并解释每个算法的工作原理。 首先明确一下推荐系统的定义。推荐系统是一种技术，主要应用在那些需要为用户（客户，访客，应用程序用户，读者）等进行物品（产品，电影，事件，文章）推荐的场景或相反的为物品推荐用户的场景。通常情况下，在这些场景中会存在非常多的物品和用户，解决这个问题将会变的非常困难而且需要付出很大的代价。想象…

为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。

用R全面解析Mahout的基于用户推荐协同过滤算法(UserCF),改进的采用欧氏距离，并用R语言实现，与Mahout的结果进行对比。

众所周知，数据科学的目标是从大数据中创造价值。然而，数据科学也应该满足第二个目标即避免信息过载。一个典型的可以满足这两个目标的系统就是推荐引擎。

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 col…

你喜欢的东西我也喜欢 我们将从推荐系统开始，开启数据挖掘之旅。推荐系统无处不在，如亚马逊网站的“看过这件商品的顾客还购买过”板块： last.fm上对音乐和演唱会的推荐(相似歌手)： 在亚马逊的例子里，它用了两个元素来进行推荐：一是我浏览了里维斯翻译的《法华经》一书;二是其他浏览过该书的顾客还浏览过的译作。 本章我们讲述的推荐方法称为协同过滤。顾名思义，这个…