UserCF、 KNN 和 TopK

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标用户作推荐。

https://blog.csdn.net/wenyusuran/article/details/44491495

KNN求相似用户或相似项目，根据相似用户或项目来辅助预测用户对项目的评分，指标一般是 RMSE、MAE；

TOPN，可以理解为，在预测用户对未选择项目的评分，然后排序，取前 TOPN 个项目（用户没有选择过的）推荐给用户，看命中率，指标一般是RECALL、 PRECISION、AUC；

TopN 和 kNN 目的不同，TopN 在 kNN 基础之上进行推荐，KNN 只预测评分没做推荐。

https://blog.csdn.net/u010412858/article/details/70155495

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UserCF、 KNN 和 TopK

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