大数据培训基于协同过滤的推荐算法

发布时间:2021年12月28日作者:atguigu浏览次数:330

1、协同过滤(Collaborative Filtering,CF)

2、基于近邻的协同过滤

–基于用户(User-CF)

–基于物品(Item-CF)

3、基于模型的协同过滤

–奇异值分解(SVD)

–潜在语义分析(LSA)

–支撑向量机(SVM)

大数据培训基于协同过滤的推荐算法

基于协同过滤(CF)的推荐

1、基于内容(Content based,CB)主要利用的是用户评价过的物品的内容特征,而CF方法还可以利用其他用户评分过的物品内容

2、CF 可以解决 CB 的一些局限

–物品内容不完全或者难以获得时,依然可以通过其他用户的反馈给出推荐

–CF基于用户之间对物品的评价质量,避免了CB仅依赖内容可能造成的对物品质量判断的干扰

–CF推荐不受内容限制,只要其他类似用户给出了对不同物品的兴趣,CF就可以给用户推荐出内容差异很大的物品(但有某种内在联系)

3、分为两类:基于近邻和基于模型

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