chipanzeon的博客

          在一个线上的个性化推荐系统中，当一个用户需要个性化推荐时， 找到与用户有相同的兴趣爱好的用户来进行推荐物品是一个不错的选择。   基于用户的协同过滤推荐算法主要包括两个步骤： （1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合。 （2）找到此相似集合中用户没有购买过， 但是可能喜欢的商品进行推荐。   步骤（1）： 对于相似用户的查找，就需要用一个方法去衡量这个相似...

基于物品的协同过滤算法 （item_based collaborative filtering）是应用较多的算法。   ItemCF不是通过物品间的属性直接去计算它们的相似程度，  而是通过用户的行为记录去计算物品之间的相似度。 物品的协同过滤算法主要分为两个步骤： （1）通过用户之间的行为记录去分析两个用户之间的相似度。 （2）根据用户的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐表。   ...