召回01 基于物品是协同过滤 ItemCF

最新推荐文章于 2025-12-04 22:00:44 发布
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#算法

相似度，类似机器学习里面常用的cosine相似度

基于物品的协同过滤——Item-CF召回 详解
goTsHgo的博客
12-09 1547
Item-CF 是推荐系统中经典且高效的算法，通过基于历史行为计算物品之间的相似度，为用户推荐相似物品。本文从算法原理到代码实现，再到工业部署，全面介绍了如何将 Item-CF 应用于实际场景，并提供了详细注释和示例代码，帮助小白理解和实践。的底层原理，并通过源代码展示完整的实现步骤，从基础到生产环境的应用，易于理解和使用。是推荐系统中最常用的一种算法，尤其适用于用户行为数据丰富的场景。将 Item-CF 实现为在线服务，需要实时响应用户请求。我们将从底层实现每一步，详细展示代码。模拟用户-物品交互数据。
推荐召回--基于物品的协同过滤：ItemCF
hpu120623的博客
01-21 1353
一文彻底搞懂基于物品的协同过滤ItemCF！
基于物品的协同过滤ItemCF
qq_54432917的博客
04-02 332
这篇文章介绍基于物品的协同过滤（Item Based Collaborative Filtering，缩写 ItemCF）。 ItemCF 的原理：如果用户喜欢物品1，而且物品1与物品2相似，那么用户很可能喜欢物品2。 这篇文章的三个要点： 1. 如何计算两个物品之间的相似度。 2. 如何预估用户对候选物品的兴趣。 3. 如何利用索引在线上快速做召回。
一文看懂推荐系统：召回01：基于物品的协同过滤（ItemCF），item-based Collaboration Filter的核心思想与推荐过程
weixin_46838716的博客
08-03 8014
（1）找工作投简历的话，你要将招聘单位的岗位需求和你的研究方向和工作内容对应起来，这样才能契合公司招聘需求，否则它直接把简历给你挂了 （2）你到底是要进公司做推荐系统方向？还是纯cv方向？还是NLP方向？还是语音方向？还是深度学习机器学习技术中台？还是硬件？还是前端开发？后端开发？测试开发？产品？人力？行政？这些你不可能啥都会，你需要找准一个方向，自己有积累，才能去投递，否则面试官跟你聊什么呢？ （3）今日推荐系统学习经验：itemCF就是根据待推荐物品，和我操作过的一堆物品的相似度（加我对他们的喜欢程度）
基于物品的协同过滤（itemCF)
zhouwenxing666的博客
03-16 1036
基于物品的协同过滤（itemCF)，ItemCF召回通道是召回中最重要的召回通道之一，根据用户-物品-物品做召回，一起学习下它的原理吧
协同过滤推荐算法-基于物品的协同过滤ItemCF及python实现
qq_41275074的博客
08-02 2957
基于物品的协同过滤
基于物品的协同过滤（ItemCF）算法
百态老人的博客
12-08 1171
基于物品的协同过滤算法在处理大规模数据集、提高推荐准确性和稳定性方面具有显著优势，但其在处理新物品、推荐多样性以及解释性方面存在不足。
基于物品的协同过滤算法(ItemCF)
echo_hao的博客
01-29 4561
ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度，而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度。该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B。 基于物品的协同过滤算法实现步骤： 1、计算物品之间的相似度 2、根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表 一、计算物品之间的相似度 其中，|N(i)|表示喜欢物品i的用户数，|N(j)|表示喜欢物品j的用户数， |N(i)∩N(j)|表示同时喜欢物品i和物品j的用户数。从上面的公式我们可以看出物品i和物品j相似
【王树森推荐系统】召回01：基于物品的协同过滤（ItemCF）
hxdxiaoming的博客
01-17 537
召回01：基于物品的协同过滤（ItemCF）
基于物品的协同过滤召回
01-15
协同过滤分为基于用户的协同过滤（User-Based CF）和基于物品的协同过滤（Item-Based CF）。基于用户的CF是找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐他们喜欢的物品；而基于物品的CF则是通过计算物品之间的相似度...
推荐系统-基于物品的协同过滤（Item-based CF）
王大宝的CD
01-13 7907
今天我们来聊一聊基于物品的协同过滤即Item-based CF方法。有了上一篇的经验，你可能很容易就想到Item-based CF就是通过计算物品之间的相似度，然后用户曾与那些商品发生过交互，给他推荐与这些商品最接近的东西给他。这样做有什么好处呢？可解释性！虽然同样是计算相似度，但User-based只能说某个人看起来和你兴趣一致，他喜欢过这个所以我给你推荐这个；而Item-baed则是你曾经看过...
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 35
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 712
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 161
注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 287
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 606
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙
最新发布
就业知识博客
12-04 218
力扣1419题：数青蛙
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 515
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 643
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
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