Nireus的博客

推荐系统介绍自从1992年施乐的科学家为了解决信息负载的问题，第一次提出协同过滤算法，个性化推荐已经经过了二十几年的发展。1998年，林登和他的同事申请了“item-to-item”协同过滤技术的专利，经过多年的实践，亚马逊宣称销售的推荐占比可以占到整个销售GMV（Gross Merchandise Volume，即年度成交总额）的30%以上。随后Netflix举办的推荐算法优化竞赛，吸引

简介协同过滤，Collaborative Filtering，简称CF，广泛应用于如今的推荐系统中。通过协同过滤算法，可以算出两个相似度：user-user相似度矩阵； item-item相似度矩阵。 为什么叫做协同过滤？是因为这两个相似度矩阵是通过对方来计算出来的。举个栗子：100个用户同时购买了两种物品A和B，得出在item-item相似度矩阵中A和B的相似度为0.8; 1000个物品同时被用