CF常见的有基于用户的协同过滤算法（UserCF）和基于物品的协同过滤算法(ItemCF)。

1.2推荐系统的类型2.推荐系统常用算法2.1协同过滤算法2.1.1UserCF基础算法2.1.2ItemCF基础算法2.1.3相似度修正2.1.4UserCF与ItemCF对比2.2隐语义模型2.2.1

工业界常用个性化召回算法分类基于用户行为的item-cf（LS算法属于User-ItemCF，也叫做混合CF。

目录一、评测推荐系统二、利用用户行为数据2.1用户行为分析2.2基于邻域的算法2.2.1基于用户的协同过滤算法UserCF2.2.2基于物品的协同过滤算法ItemCF2.2.3UserCF和ItemCF

隐含语义分析技术和ItemCF在物品分类方面的思想类似，如果两个物品被很多用户同时喜欢，那么这两个物品就很有可能属于同一个类。隐含语义分析技术允许我们指定最终有多少个分类

基于物品的协同过滤算法：（item-basedcollaborativefiltering）ItemCF的一个优势就是可以提供推荐解释，即利用用户历史上喜欢的物品为现在的推荐结果进行解释。

使用itemCF算法完成推荐详细讲解算法的实现细节1.思想同UserCF算法，ItemCF的核心思想也是基于相似度进行推荐，但是其是基于商品的相似度。

UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，早在20多年前就有学着提出来，由于简单，很

2.3信息缺失2.4graphembedding3.deepwalk算法和流程实现二、deepwalk在推荐应用1.目标2.代码说明2.1数据格式2.2代码说明3.实验输出目前推荐系统常用的召回方法有itemCF

需要使用协同过滤算法（userCF&ItemCF）及基于物品内容的算法进行混合推荐。

1月总结：进行的：1）、hive的书已看完2）、1月的31天应该跑了六七天步的样子吧，最近天特别冷，不敢跑（这算是借口吧……）3）、进行了推荐算法的学习，usercf,itemcf,频繁项集,分类推荐,

基于物品的协同过滤算法(ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。比如：该算法会因为你购买过《数据挖掘导论》而给你推荐《机器学习》。

个性化推荐系统的基本结构个性化推荐系统简介传统推荐策略信息过载推荐系统基本结构物料库召回层规则召回Embedding的流行协同过滤与itemCF用户聚类和userCF序列化推荐冷启动的召回排序层粗排序精排序重排序指标与评价常见指标与用户的体验评价的困难创建一个表格设定内容居中

传统机器学习推荐模型演化传统机器学习推荐模型演化简单讲，传统推荐模型的发展主要由以下几部分组成协同过滤算法族即上图中蓝色部分，协同过滤是推荐系统的首选模型，从物品相似度和用户相似角度出发，衍生出了ItemCF

我们之前讨论推荐系统的UserCF算法和ItemCF等算法都是以拥有大量用户行为数据为先决条件，并以此对物品或者用户进行自动聚类。

网易云音乐核心功能是其推荐算法，据观察，日推主要采用itemCF方法。网易云音乐根据每日获取到的听歌列表，优先推荐跟该歌曲相似的歌曲。

在前面的文章中，我已经大致讲解了基于物品的协同过滤算法（itemCF）的原理以及在Python上的实现，实现的机制主要使用串行化，耗时长，响应慢，难以适应现实大数据的需求。

首先回顾一下，协同过滤算法主要有两种，一种是基于用户的协同过滤算法（UserCF），另一种是基于物品的协同过滤算法（ItemCF）。

推荐系统概述推荐系统概述推荐算法分类：按数据使用划分：协同过滤算法：UserCF,ItemCF,ModelCF基于内容的推荐:用户内容属性和物品内容属性社会化过滤：基于用户的社会网络关系按模型划分：最近邻模型

二、ItemCF简介基于item的协同过滤，通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性，基于item之间的相似性做出推荐。简单来讲就是：给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。

下文介绍基于Taste实现最常用的UserCF和ItemCF。本文不涉及UserCF和ItemCF算法的介绍，这方面网上资料很多，本文仅介绍如何基于Mahout编程实现。

其实就是基本的itemcf的算法，和教材中讲的差不多，算法实现没有什么好赘述的，只是记录下在引言中看到的原来不知道的部分。

1.2、推荐系统评测1.2.1推荐系统的试验方法1.2.2评测指标1.2.3评测维度第2章利用用户行为数据2.1基于邻域的方法2.1.1基于用户的协同过滤算法userCF2.1.2基于物品的协同过滤算法itemCF2.1.3

目录1传统模型的演化关系图2协同过滤-经典的推荐算法2.1什么是协同矩阵2.2用户相似度计算2.3最终结果的排序2.4ItemCF2.5UserCF与ItemCF的应用场景2.6协同过滤的下一步发展3矩阵分解算法

基于领域的推荐算法基于领域的推荐算法主要包含两种：基于用户的协同过滤算法（UserCF）和基于物品的协同过滤算法（ItemCF）基于用户的协同过

协同过滤算法常用于商品推荐或者类似的场合，根据用户之间或商品之间的相似性进行精准推荐协同过滤算法分为：基于用户的协同过滤算法（UserCF算法）（适合社交化应用）基于商品的协同过滤算法（ItemCF算法

packagecom.keyboard.pro_testimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.ml.feature.StringIndexerimportorg.apache.spark.mllib.linalgimportorg.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{Coor

1.ItemCF：协同过滤是什么？协同过滤(Collaborativefiltering)，指的是，通过收集群体用户的偏好信息，自动化预测（过滤）个体用户可能感兴趣的内容。

一、基于物品的协同过滤ItemCF\[sim(i,j)=\frac{\sum_{u\inN(i)\bigcapN(j)}1}{\sqrt{|N(i)||N(j)|}}\]1、协同过滤实现过程建立user-item

基于物品的协同过滤算法(ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。比如：该算法会因为你购买过《数据挖掘导论》而给你推荐《机器学习》。

Hadoop案例之基于物品的协同过滤算法ItemCF转载自：http://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/50751607?

什么是推荐系统：1.2个性化推荐系统的应用：第二章利用用户行为数据2.1用户行为数据简介：2.2用户行为分析：2.3实验设计和算法评测2.4基于邻域的算法：基于用户的协同过滤算法：基于物品的协同过滤算法-ItemCF

从数据处理能力上，可以划分为2类：单机内存算法实现基于Hadoop的分步式算法实现1).单机内存算法实现单机内存算法实现：就是在单机下运行的算法，是由cf.taste项目实现的，像我的们熟悉的UserCF,ItemCF

推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具．1.3推荐系统可以创造全新的商业和经济模式，帮助实现长尾商品的销售．长尾理论:1.4推荐方法1.5推荐系统模型二.基于用户的协同过滤(UserCF)与基于物品的协同过滤(ItemCF

介绍推荐系统评测指标规则模型（Apriori算法）协同过滤基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤UserCF和ItemCF的综合比较隐语义模型（待更新）基于图的模型（待更新）基于贝叶斯的推荐方法基于KNN

第一部分itemcf解读的连接：https://www.cnblogs.com/missouter/p/12701875.html第二、三部分主要是特征提取和排序。在这篇博客中将作展开。

NeuralAttentiveItemSimilarityModelforRecommendation》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.07053.pdf基于物品的协同过滤ItemCF

基本原理本实验将分别采用UserCF算法和ItemCF算法，目的是为了给用户推荐电影，而不是预测用户会给某部电影打多少分。因此，ratings.csv中的打分信息可以忽

分类在协同过滤算法中，分为两类，基于用户的协同过滤(UserCF)和基于物品的协同过滤(ItemCF)。每个类型的适用情况不同。在上述

1.机器学习推荐算法模型回顾召回(粗排)利用业务规则结合机器学习推荐算法得到初始推荐结果，得到部分商品召回集ALS\UserCF\ItemCF\FP-Growth\规则等方式召回排序(精排)1期：根据不同推荐位通过不同的模型得到推荐结果

不支持MarkdownMath语法，请移步https://glassywing.github.io/2018/04/10/spark-itemcf/简介当前spark支持的协同过滤算法只有ALS(基于模型的协同过滤算法

不支持MarkdownMath语法，请移步https://glassywing.github.io/2018/06/28/spark_linear_itemcf/传统的ItemCF算法，物品间不具有先后关系

推荐系统是一种在电商、广告、内容等互联网平台发挥着巨大商业价值的数据挖掘产品形态，它可以提高用户黏性、提高用户商业转化行为，一款好的推荐系统可以明显有效提升平台的经济效益。通俗地打个比方，如果说互联网平台是一块鱼塘，用户是水里的鱼，那么推荐系统就是一款使鱼塘变成活水，以便让鱼多翻腾几下的机器。协同过滤算法（CollaborativeFiltering）是一款经典的推荐算法，也是推荐系统入门最好的机

对于ItemCF，需要给他们推荐和他们已经看过的书相似的书。还有一种方法，可以对

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数据集给出代码实现，带你领略这一经典算法的美。1.基本原理前面我们简单讲解了一下基于用户

折交叉验证二、评测指标2.1准确率/召回率2.2覆盖率2.3新颖度三、基于领域的算法3.1基于用户的协同过滤算法3.1.1UserCF推荐算法3.1.2User-IIF推荐算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3ItemCF

0、背景在推荐系统中，我们经常遇到“猜你喜欢、看了又看、看过该商品的人还看过”等等场景，没错，这些场景大部分就是以我们本次所讲的userCF和itemCF实现的。

一、协同过滤核心思想要理解什么是协同过滤(CollaborativeFiltering,简称CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成

一、协同过滤核心思想要理解什么是协同过滤(CollaborativeFiltering,简称CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的，在协同过滤中，这些用户成

目录一、协同过滤算法二、基于邻域的算法：UserCF、ItemCF三、UserCF、ItemCF的改进一、协同过滤推荐算法协同过滤算法是指基于用户行为数据设计的推荐算法，主要包括：1.基于邻域的算法：UserCF