协同过滤:基于用户的协同过滤,基于商品的协同过滤

如何推荐:

协同过滤(Collaborative Filtering)技术,是推荐系统中应用最为广泛的技术之一,协同过滤算法主要有两种,一种是基于用户的协同过滤算法(UserBaseCF),另一种是基于物品的协同过滤算法(ItemBaseCF)。

协同过滤:基于用户的协同过滤,基于商品的协同过滤

基于用户的协同过滤:跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。如图假设用户A喜欢商品A,C。用户B喜欢商品B。用户C喜欢商品A,C,D。我们可以发现用户A和C的行为和偏好是比较类似的。用户C喜欢物品D,那么就可以将物品D推荐给用户A。

协同过滤:基于用户的协同过滤,基于商品的协同过滤

 

基于商品的协同过滤:跟你喜欢的东西类似的东西你也可能喜欢。用户A喜欢商品A和C,用户B喜欢商品A,B,C。用户C喜欢物品A。从所有用户的历史喜好中假设商品A与商品C比较类似,也就是喜欢商品A的都喜欢商品C,那么基于这个结论我们可以将商品C推荐给用户C。 多数情况下基于商品的协同过滤经常使用。