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首先,在推荐系统里,推荐的东西都是物品,不管你要推荐什么,都统一把它称作物品. 所以输出是一个物品列表.
协同过滤算法分为基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤.
基于物品的协同过滤考虑的是物品的相似度.基本思想是,给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
基于用户的协同过滤考虑的是用户的相似度.基本思想是,给用户推荐和他相似的用户所喜欢的物品.
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首先,在推荐系统里,推荐的东西都是物品,不管你要推荐什么,都统一把它称作物品. 所以输出是一个物品列表.
协同过滤算法分为基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤.
基于物品的协同过滤考虑的是物品的相似度.基本思想是,给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
基于用户的协同过滤考虑的是用户的相似度.基本思想是,给用户推荐和他相似的用户所喜欢的物品.