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机器学习协同过滤算法与应用
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机器学习算法 协同过滤推荐算法及应用
课程大纲
协同过滤推荐算法原理 协同过滤推荐算法概述
协同过滤推荐算法思想
协同过滤推荐算法分析
协同过滤推荐算法要点
协同过滤推荐算法实现
协同过滤推荐算法案例 案例需求
数据规整
参数设定
用 机器学习算法库实现
算法检验
实现推荐
协同过滤推荐算法补充 计算距离的数学公式
协同过滤算法常见问题
课程目标:
、理解协同过滤算法的核心思想
、理解协同过滤算法的代码实现
、掌握协同过滤算法的应用步骤:数据处理、建模、运算和结果判定
、
1. CF 协同过滤推荐算法原理
1.1 概述
什么是协同过滤 简称 ?
首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?
大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从
口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。
协同过滤算法又分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法
1.2 案例需求
如下数据是各用户对各文档的偏好:
用户
文档
文档
文档
文档
文档
!
用户
√ √
推荐? 推荐?
用户
√ √ √
用户
√ √ √
用户
!
√ √
现在需要基于上述数据,给 用户推荐一篇文档
1.3 算法分析
1.3.1 基于用户相似度的分析
直觉分析:“用户 "都喜欢物品 和物品 ,从而“用户 A/B”的口味最为相近
因此,为“用户 "推荐物品时可参考“用户 "的偏好,从而推荐 !
这种就是基于用户的协同过滤算法 #$ 指导思想
1.3.2 基于物品相似度的分析
直觉分析:物品组合!被同时偏好出现的次数最多,因而可以认为 A/D 两件物品的相似
度最高,从而,可以为选择了 物品的用户推荐 ! 物品
这种就是基于物品的协同过滤算法 %& 指导思想
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