推薦系統（協同過濾，slope one）

協同過濾:

基於使用者 user-cf

基於內容 item –cf

slop one

關聯規則 （apriori 演算法，啤酒與尿布）

slope one 演算法是基於不同物品之間的評分差的線性演算法，**使用者對物品評分的個性化演算法。slope one 演算法是由daniel 教授在2023年提出。主要分為2步

1. 計算物品之間評分差的平均值，記為物品間的評分偏差；

2.根據物品間的評分偏差和使用者的歷史評分，給使用者生成**評分高的推薦物品列表。

例項：

覆蓋率

召回率f1

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...