摘要： 协同过滤（collaborative filtering，CF）算法主要分为memory-based CF 和 model-based CF，而memory-based CF 包括user-based CF和item-based CF。基于用户的(User-based)协同过滤算法基于用户的(User-based)协同过滤算法是根据邻居用户的偏好信息产生对目标用户的推荐。它基于这样一个假设:如果一些用户对某一类项目的打分比较接近，则他们对其它类项目的打分也比较接近（相似用户对某一item的打分相似，即先计算用户相似性，然后找到对item i 预测过的用户，找到最相似top-k个用户，然后预测） 阅读全文

摘要： 在推荐系统简介中，我们给出了推荐系统的一般框架。很明显，推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分，很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。一、基于内容推荐基于内容的推荐（Content-based Recommendation）是信息过滤技术的延续与发展，它是建立在项目的内容信息上作出推荐的，而不需要依据用户对项目的评价意见，更多地需要用机 器学习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关的特征的属性来定义，系统基于用户评价对象 阅读全文