最近仔細(xì)研究了推薦系統(tǒng)中最常用的協(xié)同過濾推薦算法莺褒,現(xiàn)在把自己的研究筆記分享給大家,其中可能有一些爭議的地方雪情,希望大家能多多交流遵岩。
目錄
1. 背景介紹
2. 協(xié)同過濾的定義
3. 協(xié)同過濾的實現(xiàn)
- 獲取用戶群體的喜好記錄
- 尋找與特定用戶相類似的其他用戶
- 得出推薦預(yù)測
4. 協(xié)同過濾的分類
- 基于用戶的協(xié)同過濾
- 基于內(nèi)容項的協(xié)同過濾
- 基于模型的協(xié)同過濾
5. 協(xié)同過濾的不足
- 冷啟動問題
- 稀疏性問題
- 最初評價問題
- 擴展性不足問題
- 流行性偏向問題