協同過濾（
collaborative filtering
）推薦演算法是最經典、最常用的推薦演算法。
所謂協同過濾， 基本思想是
根據使用者之前的喜好以及其他興趣相近的使用者的選擇來給使用者推薦物品
(基於對使用者歷史行為
資料的挖掘發現使用者的喜好偏向， 並**使用者可能喜好的產品進行推薦)，
一般是僅僅基於使用者的行為資料（評價、購
,
而不依賴於項的任何附加資訊（物品自身特徵）或者使用者的任何附加資訊（年齡， 性別等）
。目前應用
比較廣泛的協同過濾演算法是基於鄰域的方法， 而這種方法主要有下面兩種演算法：
1. 基於使用者的協同過濾演算法
(usercf)
: 給使用者推薦和他興趣相似的其他使用者喜歡的產品
2. 基於物品的協同過濾演算法
(itemcf)
: 給使用者推薦和他之前喜歡的物品相似的物品
推薦系統 協同過濾
這是我學習推薦系統的筆記，主要參考的是51cto的一系列文章和人們郵電出版的 推薦系統實踐 首先說一下什麼是協同過濾。假如某寶要向你推薦一些商品，當然這些商品不是隨隨便便推薦的，推給你了就是引誘你去買，咱能賺到錢。那麼什麼樣的商品你有可能去買呢？系統或演算法怎麼找到這些商品呢？協同過濾就是幹這個的。...
推薦系統 協同過濾演算法
協同過濾，collaborative filtering，簡稱cf，廣泛應用於如今的推薦系統中。通過協同過濾演算法，可以算出兩個相似度 user user相似度矩陣 item item相似度矩陣。為什麼叫做協同過濾？是因為這兩個相似度矩陣是通過對方來計算出來的。舉個栗子 100個使用者同時購買了兩種...
推薦系統之協同過濾
協同過濾 collaborative filtering，簡稱cf 是目前最為流行的推薦演算法，它是根據具有相同興趣與生活經驗的群體的共同愛好推薦與使用者需求相符合的商品。在推薦過程中 cf演算法首先將使用者對於專案的評分矩陣作為輸入，輸入資料通過 cf 演算法計算出使用者或者專案的相似度，生成推薦...