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协同过滤推荐算法
协同过滤推荐算法是推荐系统中最经典和最常用的算法之一。它基于用户的行为数据,通过发现用户之间的相似性或物品之间的相似性来预测用户对未评分物品的偏好。协同过滤推荐算法主要分为两大类:用户基于的协同过滤(User-BasedCollaborativeFiltering)和物品基于的协同过滤(Item-BasedCollaborativeFiltering)。接下来,我们将详细探讨这两种方法的原理和应用,并通过具体示例展示如何在广播系统中实现这些算法。
用户基于的协同过滤
用户基于的协同过滤通过找到与目标用户相似的用户群体,然后推荐这
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