协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是最常用和经典的推荐算法,基本原理就是根据用户的历史偏好,发现用户、物品或者内容间的相关性,进行推荐。协同过滤可细分为基于用户、基于物品的推荐算法。
对于svd算法, 隐含属性的数量影响着推荐算法的结果. 实验通过改动推荐算法參数的方式进行比較, 结果如图所时: 对于top-K的比較, k值的大小也影响推荐算法的稳定性. 通过改动k的大小, 实验的结果如图所时: 实验结果表示: 对于改动算法的參数, 对svd算法的影响较少, 对于基于内存的算法影响较大. 改动top-k中k的...
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