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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代協(xié)同過(guò)濾：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于物品的協(xié)同過(guò)濾
協(xié)同過(guò)濾：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾和基于物品的協(xié)同過(guò)濾
2020-07-01
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協(xié)同過(guò)濾(CollaborativeFiltering)是推薦算法中最經(jīng)典、應(yīng)用最廣泛的類型，主要的功能是預(yù)測(cè)和推薦。它的原理是通過(guò)了解用戶與物品之間的關(guān)系進(jìn)行推薦，物品本身的屬性不考慮在內(nèi)。主要由線的協(xié)同和離線的過(guò)濾兩部分構(gòu)成。在線協(xié)同，指的是通過(guò)對(duì)用戶歷史行為的挖掘，找到用戶可能喜歡的物品;離線過(guò)濾，是指過(guò)濾掉那些不值得推薦的數(shù)據(jù)，那些推薦值評(píng)分過(guò)低，或者是推薦值雖高但是用戶已經(jīng)購(gòu)買的數(shù)據(jù)，通常都會(huì)被過(guò)濾掉。

協(xié)同過(guò)濾的模型一般為m個(gè)物品，m個(gè)用戶的數(shù)據(jù)。但是評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的只存在于部分用戶和部分?jǐn)?shù)據(jù)之間，其它部分的評(píng)分都是空白。此時(shí)我們要用已有的部分的稀疏數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)那些空白的物品和數(shù)據(jù)之間的評(píng)分關(guān)系，找到最高評(píng)分的物品推薦給用戶。

協(xié)同過(guò)濾分為兩類：基于用戶的協(xié)同過(guò)濾(User-Based CF)和基于物品的協(xié)同過(guò)濾(Item-Based CF)。

基于用戶(user-based)的協(xié)同過(guò)濾主要考慮的是用戶和用戶之間的相似度。基本思想：基于用戶對(duì)物品的偏好找到相似用戶，然后將相似用戶喜歡的東西推薦給當(dāng)前用戶。例如，我們?cè)诰W(wǎng)站上購(gòu)買了《機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書，經(jīng)常會(huì)看到“購(gòu)買了這本書的人還購(gòu)買過(guò)。。。。。。?！?

基于物品(item-based)的協(xié)同過(guò)濾和基于用戶的協(xié)同過(guò)濾類似，但需要找到的是物品和物品之間的相似度?；舅枷耄和ㄟ^(guò)用戶的歷史數(shù)據(jù)，找到與用戶偏好相似的物品，然后給用戶推薦相似的物品。例如，我們?cè)诰W(wǎng)站上購(gòu)買了《機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書，網(wǎng)站馬上會(huì)推薦一些大數(shù)據(jù)的書籍給我們。

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