协同过滤:基于用户的协同过滤itemCF

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格图洛书 发表于 2021/12/31 22:58:30 2021/12/31
【摘要】 基于用户的协同过滤算法也被称为最近邻协同过滤或KNN (K.Nearest-Neighbor,K最近邻算法)。其核心思想就是,首先根据相似度计算出目标用户的邻居集合,然后用邻居用户评分的加权组合来为目标用户作推荐。 通常这些算法都可以总结成三步: 首先,使用用户已有的评分来计算用户之间的相似度; 然后,选择与目标用户...

基于用户的协同过滤算法也被称为最近邻协同过滤或KNN (K.Nearest-Neighbor,K最近邻算法)。其核心思想就是,首先根据相似度计算出目标用户的邻居集合,然后用邻居用户评分的加权组合来为目标用户作推荐。

通常这些算法都可以总结成三步:

  1. 首先,使用用户已有的评分来计算用户之间的相似度;
  2. 然后,选择与目标用户相似度最高的K个用户,通常把这些用户称为邻居;
  3. 最后,通过对邻居用户的评分的加权平均来预测目标用户的评分。为了方便说明,我们把系统中用户的集合记为U。物品的集合记为I,用户u,v∈U,物品i,j∈I, 是用户对物品的评分,而用户u和v之间的相似度记为 ,用一个m×n的矩阵来表示所个用户对玎个物品的评分情况。
用来衡量用户之间的相似性方法有很多,最常见的有两种:Pearson相关系数、余弦相似度以及调整余弦相似度。

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/44491495

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