推荐算法的基于协同过滤的推荐

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哈词爱t
2016-05-27 · 超过55用户采纳过TA的回答
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基于协同过滤的推荐算法理论上可以推荐世界上的任何一种东西。图片、音乐、样样可以。 协同过滤算法主要是通过对未评分项进行评分 预测来实现的。不同的协同过滤之间也有很大的不同。
基于用户的协同过滤算法: 基于一个这样的假设“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢。”所以基于用户的协同过滤主要的任务就是找出用户的最近邻居,从而根据最近邻 居的喜好做出未知项的评分预测。这种算法主要分为3个步骤:
一,用户评分。可以分为显性评分和隐形评分两种。显性评分就是直接给项目评分(例如给百度里的用户评分),隐形评分就是通过评价或是购买的行为给项目评分 (例如在有啊购买了什么东西)。
二,寻找最近邻居。这一步就是寻找与你距离最近的用户,测算距离一般采用以下三种算法: 1.皮尔森相关系数。 2.余弦相似性。 3调整余弦相似性。 调整余弦 相似性似乎效果会好一些。
三,推荐。产生了最近邻居集合后,就根据这个集合对未知项进行评分预测。把评分最高的N个项推荐给用户。 这种算法存在性能上的瓶颈,当用户数越来越多的时候,寻找最近邻居的复杂度也会大幅度的增长。
因而这种算法无法满足及时推荐的要求。基于项的协同过滤解决了这个问题。 基于项的协同过滤算法 根基于用户的算法相似,只不过第二步改为计算项之间的相似度。由于项之间的相似度比较稳定可以在线下进行,所以解决了基于用户的协同过滤算法存在的性能瓶颈。

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