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俗话说“物以类聚、人以群分”,拿看电影这个例子来说,如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影,另外有个人也都喜欢这些电影,而且他还喜欢《钢铁侠》,则很有可能你也喜欢《钢铁侠》这部电影。
所以说,当一个用户 A 需要个性化推荐时,可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G,然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A,这就是基于用户的系统过滤算法。
根据上述基本原理,我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤:
1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合
2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户
http://www.cnblogs.com/technology/p/4467895.html
推荐系统的发展方向
1 需要考虑在保证推荐准确性的同时增加推荐的多样性,使特殊喜好的用户得到推荐
2 需要考虑用户对系统的实时反馈,更好的利用反馈数据强化推荐算法
3 考虑时间,空间,任务等因素,来更好的完成推荐
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原文地址:http://www.cnblogs.com/windy1030/p/5131711.html