最近仔細研究了推薦系統中最常用的協同過濾推薦算法，現在把自己的研究筆記分享給大家，其中可能有一些爭議的地方，希望大家能多多交流。
目錄
1. 背景介紹
2. 協同過濾的定義
3. 協同過濾的實現
- 獲取用戶群體的喜好記錄
- 尋找與特定用戶相類似的其他用戶
- 得出推薦預測
4. 協同過濾的分類
- 基于用戶的協同過濾
- 基于內容項的協同過濾
- 基于模型的協同過濾
5. 協同過濾的不足
- 冷啟動問題
- 稀疏性問題
- 最初評價問題
- 擴展性不足問題
- 流行性偏向問題
協同過濾科普(1)
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