Python全系列 教程
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简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。
可以忽略Item本身的特性,也不用计算用户的特性
关注用户的行为,构建User与Item间的协同关系
是一种间接的推荐,通过行为找间接关系
收集用户行为 这种行为一般能体现用户的偏好,但不分析他具体的兴趣标签。
找到相似物品用户 通过协同行为计算相似的用户或者相似物品,需要注意的是,我们不通过属性计算相似而是行为。
计算并推荐 计算出相似结果,基于场景进行用户或者物品的协推荐。