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《Hero》是z轴,对每首歌的喜欢程度即该维度上的坐标,并且对喜欢程度做量化(比如: 单曲循环=5, 分享=4, 收藏=3, 主动播放=2 , 听完=1, 跳过=-1 , 拉黑=-5 )。
那么每个人的总体口味就是一个向量,A君是(3,-1,-1),B君是(5,1,-5),C君是(- 5,3,3);ItemCF算法以物为本,直接建立各商品之间的相似度关系矩阵。
最简单的就是斜率=1 (Slope One)算法。如,amazon发明了‘买了这个商品的人,也买了xxx’。;优点:
该算法很简单, 易于实现, 执行效率高,在只有很少数据的时候也能得到一个相对准确的推荐, 这一点可以解决Cold Start的问题。
缺点:
该算法的效果不是很理想。因为,该算法总是把用户的口味和大众的平均口味作对等,推荐出来的东西很难是非常个性化的。很容 易让很多用户的推荐结果趋向一致。;假设有一组用户,他们表现出了对一组图书的喜好。用户对一本图书的喜好程度越高,就会给其更高的评分,范围是从1到5。通过一个矩阵来展示它,行代表用户,列代表图书。使用余弦相似性,把第一个用户和其他五个用户进行比较,就能直观地看到他和其他用户的相似程度。缺省值为0。;更一般地,可以计算出每两个用户之间的相似性,并且在相似矩阵中表示它们。
这是一个对称矩阵。单元格的背景颜色表明用户相似度的高低,更深的红色表示他们之间更相似。;在一般情况下,为一个给定用户生 成推荐,意味着找到与其最相似的用户,根据??户相似度对这些相似用户欣赏的 项进行加权。
以第一个用户为例。首先,找到与第一个用户最相似的另一用户,删除第一个用户已经评价过的书籍,给最相似用户正在阅读的书籍加权,然后计算出总和。
假设n=2,表示为了产生推荐,需要找出与目标用户最相似的两个用户。这两个用户分别是2和3。由于第一个用户已经评价了1和5,所产生的推荐书是3
(4.5分)和4(3分)。;类似于UserCF,在ItemCF中,也是计算相似矩阵(商品而非用户的相似性)。要计算一本书和其它书的相似性,使用评价过一本书的用户向量(或数组)表示这本图书,并比较他 们的余弦相似性函数。对于第一本书来说,与之最类似的是第五本书,因为评价他们的用 户大致相同。第三本书与第一本书有两个相同的评价用户,第四和第二本书与之只有一个 共同评价用户,而最后一本书则不认为是相似的,因为它与第一本书没有共同的评价用户。;右图表示所有图书之间相似度的相似矩阵。在ItemCF中,我们采用被用户评价过的项,
推荐与之最相似的项。对于第一个用户,首先将被推荐第三本书,其次是第六本书。且只推荐和用户已经评价过的图书最相似的前n本书。;基于邻域的协同过滤算法;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;基于内容的推荐;混合推荐方法;基于关联规则的推荐;基于效用的推荐;基于知识的推荐;主要推荐算法对比;推荐系统评测;推荐系统评测;推荐系统的评判标准;推荐系统的评判标准;推荐系统的评判标准;推荐系统的冷启动问题;推荐系统的冷启动问题;冷启动的解决方案;冷启动的解决方案;冷启动的解决方案;冷启动的解决方案;Thank you!
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