基于用户的协同过滤算法

目录

原理:

计算相似度:

步骤:

计算方法:Jaccard相似系数、余弦相似度。

推荐


原理:

先“找到相似用户”,再“找到他们喜欢的物品”--->人以群分。即,给用户推荐“和他兴趣相似的其他用户”喜欢的物品。

计算相似度:

步骤:

  1. 找到与带推荐用户兴趣相似的用户集合。(基于用户的行为相似度计算兴趣的相似度,如图一)
  2. 选出这些相似用户喜欢的、且目标用户没有关注的物品,将它们推荐给目标用户。

图一

计算方法:Jaccard相似系数、余弦相似度。

Jaccard相似系数:

余弦相似度:

推荐

和他兴趣最相似的K个用户的感兴趣物品会对推荐的物品做一个排序

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