keil_的博客

原书：http://www.guidetodatamining.com/ 一、协同过滤（CF）——寻找相似用户 曼哈顿距离（数据稠密：几乎所有属性都没有0值，且属性值大小十分重要）                 欧式距离（明氏距离）（数据稠密：几乎所有属性都没有0值，且属性值大小十分重要）                 皮尔逊相关系数（取值【-1，1】，1表示完全相关，-1表示完全不...

数据集：https://www.upf.edu/web/mtg/lastfm360k 1. userCF算法主要包括两个部分： https://blog.youkuaiyun.com/bbbeoy/article/details/78646537 ①：找到和目标用户相似的用户集合 ②：找到这个集合中用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。 首先计算两两用户相似度。协同过滤算法主要利用行...