摘要：
基于邻域的协同过滤主要分为两类，基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。前者给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的物品，后者则是推荐和他之前喜欢过的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法 这里介绍基于用户的协同过滤，从定义来说，可以分为以下两步进行： 计算用户相似度的基本算法： （1）Jaccar 阅读全文
摘要：
1.处理数据集：将用户行为数据集按照均匀分布随机分成M份，挑选一份作为测试集，剩下的M-1份作为训练集 2.评测指标 ①准确率和召回率 对用户u推荐N个物品（记为R(u)）,令用户u在测试集上喜欢的物品的集合为T(u)，召回率和准确率可以用来评测推荐算法的精度，计算公式为 ②覆盖率覆盖率反应了推荐算 阅读全文
摘要：
转自 http://blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/53002524 一 基本概念 基于图的模型是推荐系统中相当重要的一种方法，以下内容的基本思想是将用户行为数据表示为一系列的二元组，每一个二元组(u,i)代表用户u对物品i产生过行为，这样便 阅读全文