1.算法简介协同过滤（collaborative
filtering）的核心思想：利用其他用户的行为来预测当前用户。协同过滤算法是推荐系统中最基本的，同时在业界广为使用。根据使用的方法不同，可以分为基于用户（user-based）、基于物品（item-based）的最近邻推荐。基于用户的最近邻推荐的...
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2014-05-24 13:23:43
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物理学背景的推荐算法与协同过滤随着个性化推荐技术的发展，各种各样的推荐算法也竞相参与到这片新兴应用领域中进行开荒，一时间百花齐放，其中就有一些基于物理学背景的算法参与其中，本文阐述的是这篇文章在推荐算法上的主要内容，及其与传统的协同过滤算法在形式上的对比。文章原名为《Solving
the appa...
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2014-05-09 00:16:02
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”基于用户的协同过滤算法“是推荐算法的一种，这类算法强调的是：把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你。
要实现该推荐算法，就需要计算和你有交集的用户，这就要用到物品到用户的反查表。
先举个例子说明下反查表：甲喜欢的物品有：A、B、C；乙喜欢的物品有：B、E、F；丙喜欢的物品有：A、J、K...
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2014-05-02 13:37:25
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