User-Based CF 计算user与user的相似度矩阵。- 具有相似兴趣的用户在未来也具有相似兴趣。- 将N 喜欢的物品推荐给用户。

通过上面几篇文稿可以详细了解到推荐算法的种类和优缺点，对于推荐算法这块内容还有很多，之前的几篇文稿在内容程度上多少有些许遗漏，以及之前阐述的算法内容深入程度上仍旧达不到一个专业推荐系统开发人员的水平。为此，在这篇文稿中，我将会对前面阐述的遗漏内容进行补充，

通过上一篇对推荐系统的协同过滤算法进行详细的介绍后，并且给出模拟推荐案例，相信广大读者对于协同过滤算法的原理也有了一个基本的了解，以及对其中的推荐过程和使用该推荐算法的场景和优势有了一个基本的掌握。在上一篇文章的结尾部分我留了几个思考，也就是关于协同过滤算

协同过滤算法是一种利用集体智慧的方法，它类似与朋友推荐，当你想要看一个电影时，你会去询问跟你有着相同喜好的人有没有自己没看过的好电影。这就是协同过滤的核心思想。然后这些物品中评分最高的一批就是我们要推荐给被推荐的用户的物品。一般对于小型的推荐系统来说，基于

凡 AI 类的落地，都需要具备这几个基本元素才行：数据、算法、场景、计算力。本专栏分成五个模块：1 概念篇：推荐系统的理念、思考、形而上的内容；2 原理篇：推荐算法的原理介绍；3 工程篇：推荐算法的实践内容；4 产品篇：考虑产品理念及其商业价值；5 团队篇

　　当用户u 对商品p 进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。对于用户u 来说，他与p 最相似的商品们之间的推荐强度将发生变化，所以选取与商品p 最相似的K 个商品作为候选商品。这些商品将根据用户u 最近的若干评分计算出各自对用户u 的推荐优先级，然

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，目前应用推荐算法比较好的地方主要是网络，其中淘宝做的比较好。根据 enture Beat的统计，这一举措将该网站的销售额提高了35%自此之后，个性化推荐的应用越来越广泛。用户的资

例如淘宝的猜你喜欢，抖音的XXX。用户画像是根据用户的社会属性，消费行为，生活习惯抽象出一个标签化的用户模型。不过可以根据tag进行分类后在进行推荐。因此无论基于物品的推荐算法还是基于商品的推荐算法，都是基于用户的历史数据的，对于新用户的话就会存在用户的冷

"语言只是工具，算法才是程序的灵魂。"这句话相信每一个程序员都听过无数次。然而在实际的工作中，一个产品从开发到上线，似乎哪一步都用不到数据结构与算法。于是很多程序员都有这样一种错觉：就算我不懂算法，只要语言写得溜、开发框架用得熟练、封装

　　对于入门的同学不建议过度追求看上去很经典的书籍，例如：《算法导论》/《算法》这些书。　　《大话数据结构》这本书最大的特点是它将理论讲的非常有趣，不枯燥。　　《算法图解》和《大话数据结构》走得是同样的路线。　　《数据结构和算法分析》国内外有很多大学拿这本

在这篇文章我们将介绍因式分解机模型，为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。FM算法和前面我们介绍的LFM模型模型都是基于矩阵分解的推荐算法，但在

首先我们现在有一个矩阵\，其中\代表第\(i\)个用户对第\(j\)个商品的喜爱程度。\算法认为每个商品上面都有一些隐因子，而顾客的喜爱程度是由这些隐因子来决定的。因此便可以将\分解成\的形式。我们最终的目的是使得\和\尽可能的相近。因此，损失函数为:.

基于物品的协同过滤算法是此前业界应用较多的算法。无论是亚马逊网，还是Netflix 、Hulu 、 YouTube ，其推荐算法的基础都是该算法。为行文方便，下文以英文简称ItemCF表示。本文将从其基础算法讲起，一步步进行改进并基于MovieLens 数

基于用户的的协同过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。本文将对UserCF算法原理进行讲解，并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习。在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性

Surprise库。SVD

参考：

当你在电商网站购物时，天猫会弹出“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息；当你在SNS社交网站闲逛时，也会看到“你可能认识XXX“的信息；当你在微博添加关注人时，也会看到“你可能对XXX也感兴趣”等等。所有这一切，都是背后的推荐算法运作的结果。推荐算法，

互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。基于物品的协同过滤在面对物品冷启动，或行为数据稀疏的情况

一提到个性化推荐，大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法，或是更高阶的模型推荐算法，百度的张栋说过，推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识，虽然本人不是很认同这种比例，但推荐系统中，推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。很简单，因