1.[推荐算法]ItemCF,基于物品的协同过滤算法==>该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。 基于物品的协同过滤算法主要分为两步: 一、计算物品之间的相似度; 二、根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表; 下面分别来看这两步如何计算: 一、计算物品之间的相似度: ...https://blog.csdn.net/yeruby/article/details/44154009

2.基于物品的协同过滤算法(ItemCF)原理以及代码实践基于用户(user-based)的协同过滤(UserCF) 基于物品(item-based)的协同过滤(ItemCF算法) 基于模型(model-based)的协同过滤 (ModelCF算法) 本文主要讲述基于物品的协同过滤(ItemCF)算法的原理以及代码实现。ItemCF算法跟UserCF算法十分相似,关于UserCF算法的介绍可以参考这篇文章。 https://www.jianshu.com/p/f306a37a7374

3.改进的基于物品的协同过滤推荐算法这种传统的基于物品的协同过滤算法忽略了物品本身之间内在的联系,完全只是依赖于用户-物品矩阵,这无法避免由于用户主观上的偏见所导致推荐精度的偏差.针对上述的问题,本文重新定义了物品相似度的计算方法,该方法加入了对于物品内在之间联系的计算.实验结果证明:本文提出的改进的基于物品的协同过滤算法能在进一步提高了推荐的...https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/tjlgxyxb201901006

4.GitHub算法(基于物品的协同过滤算法(ItemCF))设计与实现 基于物品的协同过滤算法主要有两步: 计算物品之间的相似度。 根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。 设N(i)是表示喜欢物品 i 的用户数。N(i)?N(j)表示同时喜欢物品 i 物品 j 的用户数。则物品 i 与物品 j 的相似度为: ...https://github.com/Sicmatr1x/EMAN/

5.机器学习推荐算法之协同过滤(基于物品)案例+代码协同过滤算法(基于物品) 基于用户的协同过滤,适用于物品较少,用户也不太多的情况。如果用户太多,针对每个用户的购买情况来计算哪些用户和他品味类似,效率很低下。 如果商品很多,每个用户购买的商品重合的可能性很小,这样判断品味是否相似也就变得比较困难了。 https://blog.51cto.com/u_15172991/5428305

6.基于物品的协调过滤算法腾讯云开发者社区基于物品的协同过滤算法 (简称ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。 比如,该算法会因为你购买过《数据挖掘导论》而给你推荐《机器学习》 。不过, ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度...https://cloud.tencent.com/developer/article/1057554

7.基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法协同过滤是推荐领域应用最为广泛的算法[1], 主要包括3种类型:基于用户的协同过滤[2]、基于物品的协同过滤[3]及基于模型的协同过滤[4].基于用户与物品的协同过滤算法通过计算用户或物品之间的相似度完成对目标用户的推荐, 随着用户与物品的增加, 数据稀疏性和冷启动问题制约该算法的推荐质量.矩阵分解是应用最广泛的...https://xuebao.neu.edu.cn/natural/article/html/2019-11-1533.htm