本文目录
- 什么是协同过滤 collaborative filtering
- 协同过滤中的可扩展性问题是什么
- 协同过滤和基于内容推荐有什么区别
- 聚类和协同过滤是什么关系
- 协同过滤算法有哪些 slope
- 协同过滤，基于内容推荐有什么区别
- matlab协同过滤找近邻
什么是协同过滤 collaborative filtering
协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种方式变成自动化的流程协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。
协同过滤中的可扩展性问题是什么
协同过滤算法能够容易地为几千名用户提供较好的推荐，但是对于电子商务网站，往往需要给成百上千万的用户提供推荐，这就一方面需要提高响应时间的要求，能够为用户实时地进行推荐;另一方面还应考虑到存储空间的要求，尽量减少推荐系统运行的负担。1．3 可扩展性问题在协同过滤推荐算法中，全局数值算法能及时利用最新的信息为用户产生相对准确的用户兴趣度预测或进行推荐，但是面对日益增多的用户，数据量的急剧增加，算法的扩展性问题(即适应系统规模不断扩大的问题)成为制约推荐系统实施的重要因素。虽然与基于模型的算法相比，全局数值算法节约了为建立模型而花费的训练时间，但是用于识别“最近邻居”算法的计算量随着用户和项的增加而大大增加，对于上百万的数目，通常的算法会遇到严重的扩展性瓶颈问题。该问题解决不好，直接影响着基于协同过滤技术的推荐系统实时向用户提供推荐问题的解决，而推荐系统的实时性越好，精确度越高，该系统才会被用户所接受。基于模型的算法虽然可以在一定程度上解决算法的可扩展性问题，但是该类算法往往比较适于用户的兴趣爱好比较稳定的情况，因为它要考虑用户模型的学习过程以及模型的更新过程，对于最新信息的利用比全局数值算法要差些。分析以上协同过滤在推荐系统实现中面临的两个问题，它们的共同点是均考虑到了最近邻居的形成问题(包括用户信息获得的充分性、计算耗费等)。但是应该看到协同过滤在推荐系统的实现中，要获得最近邻居用户，必须通过一定的计算获得用户之间的相似度，然后确定最佳的邻居个数，形成邻居用户集。而在这一过程中，如果对全部数据集进行相似性计算，虽然直接，但是运算量和时间花费都极大，无法适应真实的商务系统。如果通过对训练集数据(整个数据集的某一子集)进行实验获得，虽然不必对整个数据集进行计算，但是必须通过将多次实验结果统计出来才可能得到，这无疑也增加了推荐结果获得的代价和误差。并且如果考虑到数据集的动态变化，这一形成最近邻居用户集技术的实际应用价值越来越小。因此，考虑使用更为有效的最近邻居用户形成办法，对于协同过滤的应用非常必要。
协同过滤和基于内容推荐有什么区别
协同过滤和基于内容推荐核心思想是不同的：
协同过滤侧重于从大数据（集体智慧）中寻找某些隐含的模式，以物品为核心，它是对基于用户的协同过滤的一种改良。基于内容推荐则侧重于通过对象的属性信息来进行匹配建模进而寻找相似的用户或者商品，本质是“你喜欢某一事物，给你推荐近似的事物。”。
简介：
个性化推荐，是系统的智能推荐。个性化推荐的原理使用较多的是这3种方式：基于内容的推荐、基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤这3种推荐方式的核心则是计算相似度。
聚类和协同过滤是什么关系
自邀自答，不用谢。这是两种完全不同的算法思想。以二维空间为例，聚类是各个样本往若干个共同中心聚合的过程，计算的是样本点到聚类中心的二维空间距离；而协同过滤是尽量在样本中构造平行相似性，以弥合缺失的样本信息维度。聚类和协同过滤是可以而且应当在解决实际问题中混合使用的。但应该是在解决问题的不同阶段。比如用户兴趣，首先使用聚类方法对人群进行若干大类的划分，然后在一类人群中进行协同过滤。
协同过滤算法有哪些 slope
协同过滤算法是这一领域的主流。作为基于内容的算法执行方式，协同过滤在准确性上具有相当的优势，但无法冷启动、同质化和运算效率低使其依然存在很多不足。协同过滤算法的名称来源于化学上的过滤操作。原理利用物质的溶解性差异，将液体和不溶于液体的固体分离开来的一种方法。如用过滤法除去粗食盐中少量的泥沙过滤实验仪器漏斗、烧杯、玻璃棒、铁架台（含铁圈）、滤纸。过滤操作要领要做到“一贴、二低、三靠”。一贴即使滤纸润湿，紧贴漏斗内壁，中间不要留下气泡。（防止气泡减慢过滤速度。）二低1．滤纸边缘略低于漏斗边缘。2．液面低于滤纸边缘。（防止液体过滤不净。）三靠1．倾倒时烧杯杯口要紧靠玻璃棒上。 2．玻璃棒下端抵靠在三层滤纸处。3．漏斗下端长的那侧管口紧靠烧杯内壁。过滤注意事项1．烧杯中的混合物在过滤前应用玻璃棒搅拌，然后进行过滤。2．过滤后若溶液还显浑浊，应再过滤一次，直到溶液变得透明为止。3.过滤器中的沉淀的洗涤方法：用烧瓶或滴管向过滤器中加蒸馏水，使水面盖没沉淀物，待溶液全部滤出后，重复2~3次。希望我能帮助你解疑释惑。
协同过滤，基于内容推荐有什么区别
基于内容的推荐只考虑了对象的本身性质，将对象按标签形成集合，如果你消费集合中的一个则向你推荐集合中的其他对象；
基于协同过滤的推荐算法，充分利用集体智慧，即在大量的人群的行为和数据中收集答案，以帮助我们对整个人群得到统计意义上的结论，推荐的个性化程度高，基于以下两个出发点：(1)兴趣相近的用户可能会对同样的东西感兴趣；(2)用户可能较偏爱与其已购买的东西相类似的商品。也就是说考虑进了用户的历史习惯，对象客观上不一定相似，但由于人的行为可以认为其主观上是相似的，就可以产生推荐了。
matlab协同过滤找近邻
基于用户协同过滤的最近邻算法。所谓最近邻，就是找到距离最近或最相似的用户，将他的物品推荐出来。k近邻（K Nearest Neighbor）的意思就是，找出最近或最相似的k个用户，将他们的评分（相似度权重求和）最高的几个物品进行推荐。代码中有两个数据集，一个是直接写在的代码中的users；一个是包含在BX-Book-Ratings.csv、BX-Books.csv、BX-Users.csv文件中；（下载地址：http://www.guidetodatamining.com/assets/data/BX-Dump.zip）