温染的笔记

基于物品的协同算法【核心思想】：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。基于物品的协同算法首先计算物品之间的相似度，计算相似度的方法：基于共同喜欢物品的用户列表计算；基于余弦（Cosine-based）的相似度计算；热门物品的惩罚；基于共同喜欢物品的用户列表计算【计算公式】：wij=∣N(i)⋂N(j)∣∣N(i)∣∗∣N(j)∣w_{ij} = \frac{|N(i)...

美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐的因素，调查结果显示，9 成的用户相信朋友对他们的推荐，7 成的用户相信网上其他用户对广告商品的评论。从该调查可以看到，好友的推荐对于增加用户对推荐结果的信任度非常重要。因此，在社交网络的背景下，推荐系统不单单需要关注用户与物品之间的关系，还要关注用户之间的关系。在社交网站方面，国外以 Fackbook 和 Twitter 为代表，国内社...

美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐的因素，调查结果显示，9 成的用户相信朋友对他们的推荐，7 成的用户相信网上其他用户对广告商品的评论。从该调查可以看到，好友的推荐对于增加用户对推荐结果的信任度非常重要。因此，在社交网络的背景下，推荐系统不单单需要关注用户与物品之间的关系，还要关注用户之间的关系。在社交网站方面，国外以 Fackbook 和 Twitter 为代表，国内社...