推荐算法的条件 推荐算法从92年开始，发展到现在也有20年了，当然，也出了各种各样的推荐算法，但是不管怎么样，都绕不开几个条件，这是推荐的基本条件 根据和你共同喜好的人来给你推荐 根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐 根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组 ...
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2016-08-12 21:17:32
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个性化推荐 概念 分类 协同过滤推荐算法 个性化推荐系统技术概览 个性化推荐系统是一种信息过滤方法，它根据用户与物品之间建立的关系，把用户真正需要的物品推荐给用户，以达到过滤无用信息的目的。 个性化推荐的算法可以分成： 基于内容的推荐算法 关联规则算法 协同过滤推荐算法 等等 协同过滤推荐算法 协同 ...
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2016-07-31 18:59:29
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说明：文章为初学者看推荐系统（蒋凡），结合网上资料做的笔记，不保证其正确性~
一、首先当前的主流推荐方法有：
1、 协同过滤推荐；
2、 基于内容的推荐；
3、 基于知识的推荐；
4、 混合推荐；
（注：学习过程不必特意将他们区分开，由他们的推荐公式知道他们的缺陷，混合使用）
1、 协同过滤（CF collaborative Filtering）：
1-1：基于用户...
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2016-07-24 07:05:09
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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 collaborative filtering...
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2016-04-22 19:03:51
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推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比 在 推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。 一、基于内 ...
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2016-04-11 23:59:34
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在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。 本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的...
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2016-01-08 22:06:53
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用户电影评分数据集下载http://grouplens.org/datasets/movielens/1)Item-Based,非个性化的，每个人看到的都一样2)User-Based，个性化的，每个人看到的不一样对用户的行为分析得到用户的喜好后，可以根据用户的喜好计算相似用户和物品，然后可以基于相似用户或物品进行推荐。这..
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2015-11-05 19:08:06
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1、动机2、基于内容的分类器3、python实现一、动机在前面的文章中介绍了基于用户和基于物品的协同过滤推荐方法，其实无论是基于用户还是基于物品，都是通过群体效应来进行推荐，因为衡量相似度的向量都是基于一定群体用户的评分，所以推荐出来的物品都是热门的流行的物品，对于一些冷门物品可能就无法收到亲睐。而...
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2015-10-05 11:34:11
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主要内容：1、什么是基于用户的协同过滤2、python实现1、什么是基于用户协同过滤：协同过滤：Collaborative Filtering，一般用于推荐系统，如京东，亚马逊等电商网站上的“购买该物品的用户还喜欢/购买”之类的栏目都是根据协同过滤推荐出来的。基于用户的协同过滤：User-based...
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2015-10-01 16:34:35
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隐性反馈行为数据的协同过滤推荐算法
《Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets》论文笔记
本文是我阅读《CollaborativeFiltering for Implicit Feedback Datasets》论文的笔记，介绍的是对于隐性反馈行为数据协同过滤算法，采取的是隐语义模型（LFM），求解方式是ALS...
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2015-07-16 22:11:37
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