1.融合隐语义模型的聚类协同过滤AET摘要:协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法,随着用户数量和物品数量的不断增加,传统的协同过滤算法不能满足推荐系统的实时需求。本文提出了一种融合隐语义模型的聚类协同过滤算法。首先利用隐语义模型分解评分矩阵,然后在分解后的矩阵上利用传统的聚类算法聚合相同类别的物品,最后在相同类别的物品之间进行基于项目的协...http://www.chinaaet.com/article/3000014841
2.推荐算法协同过滤协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation)是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 https://www.jianshu.com/p/5463ab162a58
1.协同过滤算法在电商推荐系统中的应用:原理与实践协同过滤算法通过分析用户和商品之间的关系,找出用户之间的相似性和商品之间的相似性,从而实现推荐。具体来说,协同过滤算法的核心思想是: 利用用户的浏览历史、购买记录、评分等行为数据,建立用户画像。 利用商品的销售数据、用户评分、标签等数据,建立物品画像。 https://blog.csdn.net/2405_88636357/article/details/143904879
2.协同过滤推荐算法总结腾讯云开发者社区协同过滤推荐算法总结 推荐算法具有非常多的应用场景和商业价值,因此对推荐算法值得好好研究。推荐算法种类很多,但是目前应用最广泛的应该是协同过滤类别的推荐算法,本文就对协同过滤类别的推荐算法做一个概括总结,后续也会对一些典型的协同过滤推荐算法做原理总结。https://cloud.tencent.com/developer/article/1184600
3.推荐系统之协同过滤概述51CTO博客协同过滤(Collaborative Filtering)是现今推荐系统中应用最为成熟的一个推荐算法系类,它利用兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐使用者感兴趣的资讯,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选资讯(参考wiki,文字有点生硬,不过却很好的描述了协同过滤的一个互动...https://blog.51cto.com/u_16088628/6258396
