Question

基于协同过滤的推荐算法

Answer 1

协同过滤推荐算法是最经典的推荐算法，它的算法思想为 物以类聚，人以群分 ，基本的协同过滤算法基于以下的假设：

实现协同过滤的步骤：
1). 找到相似的Top-N个人或者物品 ：计算两两的相似度并进行排序
2). 根据相似的人或物品产生推荐结果 ：利用Top-N生成初始推荐结果，然后过滤掉用户已经有过记录或者明确表示不喜欢的物品

那么，如何计算相似度呢？

根据数据类型的不同，相似度的计算方式也不同，数据类型有：

一般的，相似度计算有 杰卡德相似度、余弦相似度、皮尔逊相关系数

在协同过滤推荐算法中，我们更多的是利用用户对物品的评分数据集，预测用户对没有评分过的物品的评分结果。

用户-物品的评分矩阵，根据评分矩阵的稀疏程度会有不同的解决方案。

目的：预测用户1对于物品E的评分

步骤分析：

实现过程

用户之间的两两相似度：

物品之间的两两相似度：