基于物品的协同过滤算法（Item-CF）

最新推荐文章于 2025-05-12 15:41:37 发布
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分类专栏： 推荐系统
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基于物品的协同过滤算法是一种常用的推荐系统方法，应用于Netflix、YouTube等平台。算法主要包含计算物品相似度（如余弦相似度、Pearson-r关联度）和生成推荐列表两步，通过对用户历史行为分析，预测用户对未评分物品的兴趣度，从而提供个性化的推荐列表。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、算法思想。

    基于物品的协同过滤算法，是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。

基于物品的协同过滤算法，是目前广泛使用的一种推荐算法，像Netflix, YouTube, Amazon等。

 

二、算法步骤。

1、计算物品之间的相似度。

计算相似度的方法有以下几种：

  • 基于余弦（Cosine-based）的相似度计算，通过计算两个向量之间的夹角余弦值来计算物品之间的
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