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

協(xié)同過濾的模型一般為m個物品，m個用戶的數(shù)據(jù)。但是評分數(shù)據(jù)的只存在于部分用戶和部分數(shù)據(jù)之間，其它部分的評分都是空白。此時我們要用已有的部分的稀疏數(shù)據(jù)來預測那些空白的物品和數(shù)據(jù)之間的評分關系，找到最高評分的物品推薦給用戶。

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

基于用戶(user-based)的協(xié)同過濾主要考慮的是用戶和用戶之間的相似度?；舅枷耄夯谟脩魧ξ锲返钠谜业较嗨朴脩簦缓髮⑾嗨朴脩粝矚g的東西推薦給當前用戶。例如，我們在網(wǎng)站上購買了《機器學習》這本書，經(jīng)常會看到“購買了這本書的人還購買過。。。。。。?！?

基于物品(item-based)的協(xié)同過濾和基于用戶的協(xié)同過濾類似，但需要找到的是物品和物品之間的相似度?；舅枷耄和ㄟ^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，我們在網(wǎng)站上購買了《機器學習》這本書，網(wǎng)站馬上會推薦一些大數(shù)據(jù)的書籍給我們。

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