给用户推荐相似兴趣用户感兴趣的物品
如何评价相似兴趣用户集合
找到集合用户感兴趣的而目标用户没行为过的item
建立每个商品对应的用户的倒排
A = a b d
B = b c e
C = b c d
D = a d
倒排：
A = a d b
d = a d
公式：
suv = |N(u)交集N(v)|/sqrt(N(u)||N(v))
s(uv) 用户相似度矩阵
N(u) 表示用户u有过行为的item的集合
N(v) 表示用户v有过行为的item的集合
分子部分表示item重合程度，重合度越高user越相似
p(ui) = 累加求和(s(uv)*r(vi))
p(ui) 推荐度得分
升级1：降低异常活跃物品对于用户相似度的贡献
升级2：不同用户对同一item行为的时间段不同应该给予时间惩罚
一、UserCF UserCF（User Collaboration Filter），又称 基于用户的协同过滤算法...
先回顾一下基于用户的协同过滤算法： 基于用户的协同过滤算法（UserCF）包括两个步骤：1、找到和目标用户兴趣相似...
一、协同过滤 基于用户协同过滤UserCF 核心思想：对于当前用户U，根据用户U和其他用户的历史行为数据（用户-物...
协同过滤的本质其实就是向量间的相似度计算，例如欧氏距离和cosine相似度等。 UserCF UserCF基于用户...
【百度云搜索，搜各种资料:http://www.81ad.cn】 给用户推荐相似兴趣用户感兴趣的物品如何评价相似兴...
常用推荐算法包括以下几种 1.协同过滤算法 1）基于用户的协同过滤算法 2）基于项的协同过滤算法 2.基于矩阵分解...
基于内容 基于用户的协同过滤 基于商品的协同过滤
分类 基于领域的协同过滤。（又可以细分为基于用户和基于项）。 基于模型的协同过滤。 描述 协同过滤算法(Colla...
4 协同过滤 - 基于行为 协同过滤算法 协同过滤算法是什么？基于跟你类似的用户喜欢的东西，你也会喜欢基于跟你喜欢...
基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数 概念： 基于用户的协同过滤算法：就是把和你相似的用户喜欢的东西推荐给你。 协同...
本文标题：2、基于用户usercf的协同过滤
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/sieymqtx.html
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