基于用户的协同过滤（余弦相似度）

什么是协同过滤

协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。

什么是余弦相似度

余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。

来个小小案子来理解下

下面是 A、B、C、D 四位顾客对 one 到 seven 总共 7 件商品的评分表

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'one': [4, np.nan, 2, np.nan],

基于用户的协同过滤（余弦相似度）相关推荐

一文看懂推荐系统：召回03：基于用户的协同过滤（UserCF）,要计算用户之间的相似度
一文看懂推荐系统:召回03:基于用户的协同过滤(UserCF),要计算用户之间的相似度提示:最近系统性地学习推荐系统的课程.我们以小红书的场景为例,讲工业界的推荐系统. 我只讲工业界实际有用的技术. ...
推荐系统--基于用户的协同过滤算法
1. 概述和搜索引擎一样,推荐系统是为了帮助人们更快速的获得对自己有用的信息. 和搜索引擎不同,推荐系统是人们被动的获取,由系统根据用户行为或其他的信息推荐给用户的,儿搜索引擎是用户 ...
【知识发现】基于用户的协同过滤推荐算法python实现
1.协同过滤推荐算法分为两类,分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering),和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborat ...
协同过滤：基于用户的协同过滤itemCF
基于用户的协同过滤算法也被称为最近邻协同过滤或KNN (K．Nearest-Neighbor,K最近邻算法).其核心思想就是,首先根据相似度计算出目标用户的邻居集合,然后用邻居用户评分的加权组合来为目 ...
UserCF,基于用户的协同过滤算法
转载自 UserCF,基于用户的协同过滤算法 UserCF:User Collaboration Filter,基于用户的协同过滤算法核心思想:在一个在线推荐系统中,当用户A需要个性化推荐 ...
基于用户的协同过滤算法
最近写搜索引擎文章写多了,来一篇之前写的老文,给那些对推荐算法感兴趣想入门的人吧,最近也在做推荐广告系统,又翻出来看了看. 什么是推荐算法推荐算法最早在1992年就提出来了,但是火起来实际上是最近这 ...
协同过滤算法_基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现
(给算法爱好者加星标,修炼编程内功) 来源:Create Chen's Blog https://www.cnblogs.com/technology/p/4467895.html 在推荐系统众多方法 ...
基于用户的协同过滤来构建推荐系统（附代码）
导读:协同过滤技术在推荐系统中应用的比较广泛,它是一个快速发展的研究领域.它比较常用的两种方法是基于内存 ( Memory-Based ) 和基于模型 ( Model-Based ). 基于内存:主要 ...
python协同过滤可以预测吗_基于用户的协同过滤推荐算法原理-附python代码实现...
在推荐系统众多方法中,基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单.该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤.一直到2000年,该算法都是 ...
基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现
在推荐系统众多方法中,基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的,原理也较为简单.该算法1992年提出并用于邮件过滤系统,两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤.一直到2000年,该算法都是 ...

基于用户的协同过滤（余弦相似度）

基于用户的协同过滤（余弦相似度）相关推荐

最新文章

热门文章