协同过滤

协同过滤算法

算法思想：物以类聚，人以群分

基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：

“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很很大可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）
“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-based CF）
实现协同过滤推荐有以下几个步骤：

1. 找出最相似的人或物品：TOP-N相似的人或物品

2. 通过计算两两的相似度来进行排序，即可找出TOP-N相似的人或物品

3. 根据相似的人或物品产生推荐结果

利用TOP-N结果生成初始推荐结果，然后过滤掉用户已经有过记录的物品或明确表示不感兴趣的物品

以下是一个简单的示例，数据集相当于一个用户对物品的购买记录表：打勾表示用户对物品的有购买记录

例如
关于相似度计算这里先用一个简单的思想：如有两个同学X和Y，X同学爱好[足球、篮球、乒乓球]，Y同学爱好[网球、足球、篮球、羽毛球]，可见他们的共同爱好有2个，那么他们的相似度可以用：2/3 * 2/4 = 1/3 ≈ 0.33 来表示。
基本用户的 CF

来源：CSDN

作者：AutismPatiente

链接：https://blog.csdn.net/AutismPatiente/article/details/103496807