协同过滤推荐
协同过滤简介
协同过滤是一种基于用户行为数据的推荐方法，它通过分析用户之间的相似性或物品之间的相似性来生成推荐。 协同过滤不需要物品的内容特征，只需要用户的历史行为数据，因此具有很好的通用性。
协同过滤的主要特点
- 基于用户行为数据，不需要物品内容特征
- 可以发现用户的潜在兴趣
- 能够推荐新颖的物品
- 具有较好的可扩展性
协同过滤的基本原理
核心思想
- 相似的用户可能对相似的物品感兴趣
- 相似的物品可能被相似的用户喜欢
- 基于历史行为数据预测用户偏好
- 利用群体智慧进行个性化推荐
协同过滤原理示意图
协同过滤的分类
基于用户的协同过滤
- 找到与目标用户相似的用户群体
- 基于相似用户的行为进行推荐
- 适合用户数量较少的场景
- 计算复杂度随用户数量增长
基于物品的协同过滤
- 计算物品之间的相似度
- 基于用户历史行为推荐相似物品
- 适合物品数量较少的场景
- 计算复杂度随物品数量增长
基于模型的协同过滤
- 使用机器学习模型学习用户偏好
- 包括矩阵分解、深度学习等方法
- 可以处理大规模数据
- 需要更多的计算资源