011 推荐系统 |协同过滤

user-based

两个用户A和B很相似,那么可以把B购买过的商品推荐给A(如果A没买过);例如你和你的师兄都是学机器学习的,那么你的师兄喜欢的书籍,你也很有可能喜欢

item-based

两个item:A和B很相似,那么某个用户购买过A,则可以给该用户推荐B。例如一个用户购买过《模式识别》这本书,它很有可能也喜欢《推荐系统》这本书。计算两个item是否相似的一种简单方法是,看看他们的共现概率,即他们被用户同时购买的概率

model-based

用机器学习的思想来建模解决,例如聚类、分类、PLSA、矩阵分解等

参考


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创建于: 2019-04-12 01:18:44
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