ItemCF算法是目前业界使用最广泛的算法之一,亚马逊、Netflix、YouTube的推荐算法的基础都是基于ItemCF。 不知道大家平时在网上购物的时候有没有这样的体验,比如你在网上商城下单了一个手机,在订单完成的界面,网页会给你推荐同款手机的手机壳,你此时很可能就会点进去浏览一下,顺便买一个手机壳。 其实这就是ItemCF算法...
ItemCF算法是基于物品之间的相似度计算来进行推荐的。它通过分析用户对物品的行为模式，找到与目标物品相似...
ItemCF，基于物品的协同过滤方法。主要依据物品之间的相似度，寻找目标用户喜爱物品的相似物，然后据此为用户推荐。推荐重点在于找到与目标用户喜爱物品相似的物品，并将其推荐给用户。适用于电商、网站等场景，用户数量远大于物品数量，计算用户相似度成本巨大。不同用户的喜好难以完全匹配，需要提供个性化推荐，...
在实践中，ItemCF算法首先通过数据预处理建立User-Item表，然后建立物品共现矩阵和物品相似度矩阵。最后，通过查找用户喜欢物品的相似电影，计算用户对这些电影的兴趣，并按兴趣程度逆序推荐。一个完整的代码示例展示了如何应用此算法到实际的MovieLens数据集上进行电影推荐。本文所有内容基于CC 4.0 BY-SA版权...
,也是“物以类聚”的概念,如果理解了“行为特征”与“内容特征”,则ItemCF就很好理解了。可参看以下两种定义。 (1)基于物品的普通推荐:给目标用户推荐与他喜爱的物品内容相似的物品。(2)基于物品的协同过滤推荐:给目标用户推荐与他喜爱物品行为相似的物品。
ItemCF需要维护一张物品相关度的表,当物品量更新速度太快时,此表的维护在技术上有难度。新闻类网站对于新用户可直接推荐热门新闻即可 对于电商、音乐、图书等网站而言,ItemCF的优势更大: 用户的兴趣比较固定和持久; 不需要太过考虑流行度,只需要帮用户发现他研究领域相关物品即可 ...
publicclassItemCFHadoop { publicstaticvoidmain(String[] args)throwsException { JobConf conf =newJobConf(ItemCFHadoop.class); GenericOptionsParser optionParser =newGenericOptionsParser(conf, args); String[] remainingArgs = optionParser.getRemainingArgs(); ...
推荐引擎实践,itemCF算法优劣,几点思考,更多说说缺点及修正办法:1.畅销品影响,可以剔除明星产品,单独做成畅销榜名单。2.没有考虑客群客质,也就是没有充分利用客群差异及其产品偏好的信息。3.兴趣时变性,随着时间迁移人的兴趣也会发生变化,也就是需要定期更新数据刷新模型,或者引入生命周期价值视角。4.新老客加以惩...
【推荐算法】经典算法之协同过滤 UserCF & ItemCF共计6条视频,包括:1.前言、2.协同过滤大致介绍、3.相似度的计算方式等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。