Just so so
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2018

推荐系统笔记

基于物品的协同过滤推荐算法

  1. 根据行为列表,计算用户、物品评分矩阵
  2. 根据用户物品评分矩阵,计算物品物品相似度矩阵
  3. 物品物品相似度矩阵 * 用户物品评分矩阵 = 推荐列表
  4. 推荐列表中,用户之前有过的行为置0

基于用户的协同过滤推荐算法

  1. 根据行为列表,计算物品、用户评分矩阵
  2. 根据用户物品评分矩阵,计算用户用户相似度矩阵
  3. 用户用户相似度矩阵 * 物品用户评分矩阵 = 推荐列表
  4. 推荐列表中,用户之前有过的行为置0

基于内容的推荐算法

用1表示物品具有某个特征,0表示不具有某个特征

  1. 构建 Item-Profile 矩阵
  2. 构建 Item-User 评分矩阵
  3. Item-User * Item-Profile = User Profile (用户对不同标签感兴趣的程度)
  4. Item-ProfileUser Profile 求余弦相似度
  5. 推荐列表中,用户之前有过的行为置0