基于协同过滤的推荐算法-赵惟肖-2018-08-26-19_00_00.pdf

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北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心部门名称

基于协同过滤的推荐算法

RecommendationAlgorithmBased

onCollaborativeFiltering

赵惟肖硕士研究生

2018年08月26日

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内容提要

•背景简介

•基本概念

•算法原理

•优劣分析

•难点总结

•参考文献

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基于协同过滤的推荐算法

背景简介

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背景简介

•推荐系统

•前提：信息过载；用户需求的多样性。

•是一种信息过滤系统，用于向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。

•应用于各行各业。推荐的对象包括：电影、音乐、新闻、书籍、有哪些信誉好的足球投注网站查询

等。

•目的：提供个性化服务；与用户建立密切关系。

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背景简介

•推荐系统

•有3个重要的模块：用户建模模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。

提供偏好计算

获取用户偏好用户模型

采集偏好

推荐算法推荐对象

模型

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背景简介

•推荐系统算法

•基于内容的推荐

•协同过滤推荐

•基于关联规则的推荐

•基于知识的推荐

推荐

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基于协同过滤的推荐算法

基本概念

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基本概念

•协同过滤

•简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣

的信息。

•分为以下几种：

1.基于邻域

-基于用户的协同过滤算法（UserCF）

-基于物品的协同过滤算法（ItemCF）

2.基于模型

-基于SVD的隐语义模型算法

3.其他

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基于协同过滤的推荐算法

算法原理