相似的推荐算法是什么,相似的推荐算法有哪些

推荐算法有哪些？

推荐算法大致可以分为三类：基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法。

基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item，比如你看了哈利波特I，基于内容的推荐算法发现哈利波特II-VI，与你以前观看的在内容上面（共有很多关键词）有很大关联性，就把后者推荐给你，这种方法可以避免Item的冷启动问题（冷启动：如果一个Item从没有被关注过，其他推荐算法则很少会去推荐，但是基于内容的推荐算法可以分析Item之间的关系，实现推荐），弊端在于推荐的Item可能会重复，典型的就是新闻推荐，如果你看了一则关于MH370的新闻，很可能推荐的新闻和你浏览过的，内容一致；另外一个弊端则是对于一些多媒体的推荐（比如音乐、电影、图片等)由于很难提内容特征，则很难进行推荐，一种解决方式则是人工给这些Item打标签。

协同过滤算法，原理是用户喜欢那些具有相似兴趣的用户喜欢过的商品，比如你的朋友喜欢电影哈利波特I，那么就会推荐给你，这是最简单的基于用户的协同过滤算法（user-basedcollaboratIvefiltering），还有一种是基于Item的协同过滤算法（item-basedcollaborativefiltering），这两种方法都是将用户的所有数据读入到内存中进行运算的，因此成为Memory-basedCollaborativeFiltering，另一种则是Model-basedcollaborativefiltering，包括AspectModel，pLSA，LDA，聚类，SVD，MatrixFactorization等，这种方法训练过程比较长，但是训练完成后，推荐过程比较快。

最后一种方法是基于知识的推荐算法，也有人将这种方法归为基于内容的推荐，这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。

混合推荐算法，则会融合以上方法，以加权或者串联、并联等方式尽心融合。

当然，推荐系统还包括很多方法，其实机器学习或者数据挖掘里面的方法，很多都可以应用在推荐系统中，比如说LR、GBDT、RF（这三种方法在一些电商推荐里面经常用到），社交网络里面的图结构等，都可以说是推荐方法。

推荐算法中有哪些常用排序算法?

外排序、内排序、插入类排序、直接插入排序、希尔排序、选择类排序AI爱发猫。推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。

所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关特征的属性来定义的，系统基于用户评价对象的特征、学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的匹配程度。

用户的资料模型取决于所用的学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

基于内容的推荐与基于人口统计学的推荐有类似的地方，只不过系统评估的中心转到了物品本身，使用物品本身的相似度而不是用户的相似度来进行推荐。

算法 推荐算法 还有什么算fan

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1、为每个物品（Item）构建一个物品的属性资料（ItemProfile）2、为每个用户（User）构建一个用户的喜好资料（UserProfile）3、计算用户喜好资料与物品属性资料的相似度，相似度高意味着用户可能喜欢这个物品，相似度低往往意味着用户不喜欢这个物品。

选择一个想要推荐的用户“U”，针对用户U遍历一遍物品集合，计算出每个物品与用户U的相似度，选出相似度最高的k个物品，将他们推荐给用户U——大功告成！

下面将详细介绍一下ItemProfiles和UserProfiles。

购物网站的商品推荐算法有哪些

这种形式一般可以按推荐引擎的算法分，主要有基于协同过滤、基于内容推荐等算法。

“买过此商品的人，百分之多少还买过其他啥啥商品”：协同过滤item-basedfiltering“和你兴趣相似的人，还买过其他啥啥商品”：协同过滤user-basedfiltering“相关商品推荐”：基于内容推荐content-based“猜你喜欢”一般混合使用推荐算法。

个性化推荐算法——协同过滤

电子商务推荐系统的一种主要算法。协同过滤推荐（CollaborativeFilteringrecommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。

与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;（3）推荐的新颖性。

正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。

缺点是:（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。

因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

案例:AMAZON个性化推荐系统先驱(基于协同过滤)AMAZON是一个虚拟的网上书店,它没有自己的店面,而是在网上进行在线销售.它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统,用户可以在网上查询有关图书的信息.如果用户需要购买的化,可以把选择的书放在虚拟购书篮中,最后查看购书篮中的商品,选择合适的服务方式并且提交订单,这样读者所选购的书在几天后就可以送到家.AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能,能为不同兴趣偏好的用户自动推荐符合其兴趣需要的书籍.AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后,将向读者推荐他可能喜欢的新书,只要鼠标点一下,就可以买到该书了;AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析,然后因人而异的提出合适的建议.读者的信息将被再次保存.这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书.此外,完善的售后服务也是AMAZON的优势,读者可以在拿到书籍的30天内,将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON,AMAZON将原价退款.当然AMAZON的成功还不止于此,如果一位顾客在AMAZON购买一本书,下次他再次访问时,映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样.。

社交网络核心，推荐算法有哪些？

对好友推荐算法非常熟悉，有些积累。

好友推荐算法一般可以分为下面几类：1、基于关系的推荐基于关系的推荐，最近写了一个专栏文章，具体介绍了常用算法，可以看下有没有帮助，传送门：简介：a.社会网络中，三元闭包理论，以及常用推荐算法b.Facebook中的推荐算法是如何做的2、基于用户资料的推荐3、基于兴趣的推荐剩下两个方面有时间再写。

近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。

详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。

社区发现算法，GN算法，Louvain算法，LPA与SLPALouvain算法思想1.不断遍历网络中的节点，尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区，直到所有节点不再改变2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点，重新构造网络。

这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。

3.重复以上两步LPA算法思想：1.初始化每个节点，并赋予唯一标签2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区SLPA算法思想：SLPA是LPA的扩展。

1.给每个节点设置一个list存储历史标签2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。

（两个节点互为邻居节点）3.节点将最热门的标签更新到标签列表中4.使用阀值去除低频标签，产出标签一致的节点为社区。