协同过滤资料
http://blog.csdn.net/flykobesummer/archive/2010/01/02/5122057.aspx
3种形式的协同过滤(CollaborativeFiltering)算法:
1、user-based:相同(相似)用户的喜好相同
2、item-based:能够引起使用者兴趣的项目,必定与其之前评分高的项目相似
3、model-based:先用历史资料得到一个模型,再用此模型进行预测
参考:http://gengrenjie.com/2009/04/12/%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4%E6%89%AB%E7%9B%B2%E7%8F%AD%EF%BC%884%EF%BC%89/
http://www.daniel-lemire.com/fr/abstracts/SDM2005.html这个地址是slopeone算法的原文。
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个性化推荐学习步骤:
1、有哪些推荐算法?各个主流算法的应用场景是什么?
2、我们使用推荐系统的目的和场景是什么?
3、找一种最容易上手的算法,实现它(尽量利用已有资源:开源软件等)
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