基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现===.pdf
版权申诉
112 浏览量
2022-05-30
21:37:05
上传
评论
收藏 238KB PDF 举报
基于用户的协同过滤推荐算法原理和实现
在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。该算法 1992 年提出并用于邮件过滤系统，两年后 1994
年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到 2000 年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。
本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可
能感兴趣的人。
基本思想
俗话说“物以类聚、人以群分”，拿看电影这个例子来说，如果你喜欢《蝙蝠侠》、《碟中谍》、《星际穿越》、《源代码》等电影，另外有个人也都
喜欢这些电影，而且他还喜欢《钢铁侠》，则很有可能你也喜欢《钢铁侠》这部电影。
所以说，当一个用户 A 需要个性化推荐时，可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G，然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A，
这就是基于用户的系统过滤算法。
原理
根据上述基本原理，我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤：
1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合
2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户
1. 发现兴趣相似的用户
通常用 Jaccard 公式或者余弦相似度计算两个用户之间的相似度。设 N(u) 为用户 u 喜欢的物品集合，N(v) 为用户 v 喜欢的物品集合，那
么 u 和 v 的相似度是多少呢：
Jaccard 公式：
余弦相似度：
假设目前共有 4 个用户： A、B、C、D；共有 5 个物品：a、b、c、d、e。用户与物品的关系（用户喜欢物品）如下图所示：
如何一下子计算所有用户之间的相似度呢？为计算方便，通常首先需要建立“物品—用户”的倒排表，如下图所示：
然后对于每个物品，喜欢他的用户，两两之间相同物品加1。例如喜欢物品 a 的用户有 A 和 B，那么在矩阵中他们两两加 1。如下图所示：
评论0
最新资源