user based
- 有一个行为user,列为item的打分矩阵,且得到每个用户的平均分
- 对于矩阵中的空值:
通过计算用户a和用户b\c\d等(对itemb有分数的)相似度(皮尔逊相关系数),然后
根据均分,计算出用户a对itemb的分数
item based
- 由一条条访问记录得到一个个user*item的矩阵
- 上述所有矩阵加和,得到item*item的共现矩阵
- 根据共现矩阵,计算item和item的相似度,得到相似度的item*item矩阵
- item*item的相似度共现矩阵和某用户的浏览序列相乘,得到该用户的打分向量
本文作者:
yuqing wang
本文链接: https://satyrswang.github.io/2021/04/05/协同过滤/
版权声明: 本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。转载请注明出处!
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