Item-based top-{\\it N} recommendation algorithmsDeshpande, MukundKarypis, George
Item-based top-{\it N} recommendation algorithms 来自 mendeley.com 喜欢 0 阅读量: 78 作者:M Deshpande,G Karypis 被引量: 2511 年份: 2004 收藏 引用 批量引用 报错 分享 全部来源 免费下载 求助全文 Semantic Scholar (全网免费下载) ResearchGate (全网免费下载) Citeseer (全网免费下载) emunix.emic...
预测过程是预测用户对没有购买过的物品的可能打分值,推荐是根据预测阶段的结果推荐用户最可能喜欢的一个或Top-N个物品。 二、User-based算法与Item-based算法对比 CF算法分为两大类,一类为基于memory的(Memory-based),也叫基于用户的(User-based),另一类为基于Model的(Model-based),也叫基于物品的(Item-based)。
George Karypis 在论文【Evaluation of Item-based Top-N Recommendation Algorithms,论文地址】中提到如果将ItemCF的相似度矩阵按最大值归一化,可以提高推荐的准确率(注意这里的 max_j 表达的是其相似item j 最大值的下标) w_{ij}' = \frac{w_{ij}}{ max_j w_{ij}} \\ 实验表明,归一化的好处不仅仅...
KeyReferences •BadrulSarwar,GeorgeKarypis,JosephKonstan,andJohnRiedl.Item-basedCollaborativeFilteringRecommendationAlgorithms.WWW,2001.•MukundDeshpande,GeorgeKarypis:Item-basedtop-Nrecommendationalgorithms.ACMTrans.Inf.Syst.22(1):143177(2004)4 Motivation(1)•User-UserCFwasgreat,except…•Lowcoverage –...
Memory-based的CF推荐--Item-based的方法:Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文是我在阅读推荐系统经典论文 Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms 时候记录的笔记。 协同过滤算法 协同过滤算法(collaborative filtering algorithm, CF)基于当前用户先前的行为(
Recommendation–alistofNitemsthe activeuserwilllikethemost(Top-N recommendations). TheCFProcess–cont. TheCFprocess: MemoryBasedCFAlgorithms- Utilizetheentireuser-itemdatabaseto generateaprediction. Usageofstatisticaltechniquestofind theneighbors–nearest-neighbor. ModelBasedCFAlgorithms- ...
Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms-英文文献.pdf,Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl fsarwar, karypis, konstan, riedl g@ GroupLens Research Gr
Item-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms - 2001年 - 被引用7190次,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。