推薦算法-協(xié)同過濾4 算法比較和選擇

UserCF 和ItemCF 比較

UserCF 推薦那些和他有共同興趣愛好的用戶喜歡的物品
反映用戶興趣類似的小群體的熱點
小群體中的物品熱門程度
維護一個用戶相似度矩陣

ItemCF 推薦和他喜歡的物品類似的物品
維系用戶的歷史興趣
個性化,反映用戶自己的興趣傳承
維護一個物品相似度矩陣

新聞網(wǎng)站的個性化比較粗粒度汰寓,例如國際新聞,體育新聞 有滑,而且新聞更新快,物品的更新速度遠遠快于新用戶的加入速度毛好。UserCF

電商網(wǎng)站中用戶的興趣是比較固定和持久的。 他們對書的熱門程度可能不是那么敏感找默。
這種個性化推薦的目標就是幫助用戶發(fā)現(xiàn)和他領域相關的物品。 ItemCF

實現(xiàn)代價

用戶太多啡莉,很那計算用戶相似度矩陣,那就要用ItemCF

?著作權歸作者所有,轉載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
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