摘要: 协同过滤推荐基于用户的最近邻推荐思想:给定一个评分数据集以及当前(活跃)用户ID作为输入,找出与当前用户过去有相似偏好的其他用户,这些用户有时被称为对等用户或者最近邻;然后,对当前用户没见过的每个商品p,利用其近邻对p的评分计算预测值。潜在假设:(1)如果用户过去有相似的偏好,那么他们未来也会有相似的偏好(2)用户偏好不会随时间而变化如何确定相似用户集,推荐系统中通用的方法是Person相关系数。... 阅读全文
posted @ 2018-05-27 22:22 彼岸花杀是条狗 阅读(314) 评论(0) 推荐(0) 编辑