大数据的应用-UserCF和ItemCF推荐算法

一.推荐系统

1.1 推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用,它可以通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好,从而主动的为用户推荐其感兴趣的信息,满足用户的个性化推荐需求.

1.2 推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具.

1.3 推荐系统可以创造全新的商业和经济模式,帮助实现长尾商品的销售.

  • 长尾理论:
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1.4 推荐方法
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1.5 推荐系统模型
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二.基于用户的协同过滤(UserCF)与基于物品的协同过滤(ItemCF)

2.1 UserCF

  • 找到和目标用户兴趣相似的用户集合;
  • 找到该集合中的用户所喜欢的,且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户;
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  • 衡量用户的相似度方法:
    • 泊松相关系数;
    • 余弦相似度;
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    • 调整余弦相似度;

2.2 ItemCF
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  • 算法步骤:
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2.3 UserCF与ItemCF的对比
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