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

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

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，

推荐系统是根据用户兴趣和行为特点，向用户推荐所需的信息或商品，帮助用户在过载信息中快速发现真正所需的商品，提高用户黏性，促进信息点击和商品销售。基于海量数据挖掘分析的商业智能平台，主要基于以下信息：。对于user-base和item-base：根据实现机制

随着互联网的发展，人们正处于一个信息爆炸的时代。相比于过去的信息匮乏，面对现阶段海量的信息数据，对信息的筛选和过滤成为了衡量一个系统好坏的重要指标。一个具有良好用户体验的系统，会将海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前。这大大增加

概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入的研究，而且在工业界也得到了广泛的应用。本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。基

本文介绍了神盾推荐系统中基于热传导模型的相关推荐模块. 神盾推荐系统是 SNG 数据中心立身 QQ 大数据构建的通用化推荐平台. 服务于应用宝, 手Q手游推荐, 企鹅 FM 等多个应用场景, 为业务方提升收入, 提高用户体验做出巨大贡献.神盾推荐的反浩克装

协同过滤推荐算法主要分为：。根据相邻用户，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表进行推荐。不同的数据、不同的程序猿写出的协同过滤推荐算法不同，但其核心是一致的：。2)不同分组进行加权计算用户的总喜好。转换成数据userDict表示某个

广告和推荐系统是机器学习是最成熟的应用领域。但由于调参的原因，特征抽取是机器学习系统中最经常发生变化的模块。预测结果上线架构将机器学习全过程和绝大部分控制逻辑都搬到线下，规避了线上的各种隐患。

构建物品相似度矩阵的时候可以通过计算两个物品的余弦相似度得出，于是需要构建每个物品在所有用户中的评分矩阵。这里采用的方法是：如果两个物品同时出现在某个用户的评分矩阵中，则计数加1，例如，101和102同时出现在A B E中，因此101和102的相似度计为3