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

推荐算法的一类，利用相似用户之间具有相似兴趣偏好的原理，来发现用户对物品的潜在偏好，仅需要用户对物品的行为数据，是目前应用最为成功的推荐方法基于领域的协同过滤：推荐系统中基本的算法，分为基于用户的协同过滤（UserCF

推荐算法，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

最近尝试了一下推荐算法，具体业务场景是给用户推荐一些比较热门的资讯：本次实例采用了userCf算法。

满足用户的个性化推荐需求．1.2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

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

一、协同过滤基于用户协同过滤UserCF核心思想：对于当前用户U，根据用户U和其他用户的历史行为数据（用户-物品评分信息），找到和用户U最相似的K个用户，然后将这K个用户喜好的物品而U没有行为的物品推荐给用户

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

最经典的推荐算法牵涉用户商品的交互信息，用户行为等显性反馈行为——喜好，打分，评论隐形反馈行为——点击，浏览UserCF基于假设：喜欢类似物品的用户可能有相同或相似的口味和偏好步骤：1,找到与目标用户兴趣相似的群体设两用户喜好的商品集合为

usercollaborativefiltering1、步骤（1）找到和目标用户兴趣相似的用户集合（2）找到这个集合中用户喜欢的，但目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。2、详细内容对于步骤（1）中的关键：计算两个用户的兴趣相似度。相似度可以根据两个用户的感兴趣的相交列表余弦相似度计算而来，但当数据量大时时间复杂度太高，非常耗时。优化的方法：A、首先建立物品到用户的倒排表。（因为数据集都是key

对于UserCF，首先找到和他们看了同样书的用户，然后推荐那些用户喜欢的其他的书。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

基于用户的的协调过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。

这篇文章主要是简单讲述下usercf的思路：usercf算法主要分为两个步骤：1：计算用户之间的相似度2：如何根据用户之间的相似度来为用户进行推荐。

基于用户的协同过滤的原理及其实现.使用数据来自MoviesLens.之后行为结构,先介绍MoviesLens数据集,然后介绍基于用户的协同过滤UserCF算法原理,最后使用MoviesLens数据集实现一个简单的电影推荐系统

1.数据集MovieLensMovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域.数据集的下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/，有好几种版本，对应不同数据量，本文所用的数据为ml-latest-small.zip。本

目录基于协同过滤的推荐算法一、实验设计——训练集M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

写的比较仓促，如有描述或理解错误，敬请指出，望共同进步~目录为何做推荐系统召回和排序协同过滤法—基于用户（UserCF）UserCF原理实现过程Python代

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

UserCF 本系列文章主要介绍推荐系统领域相关算法原理及其实现。本文以项亮大神的《推荐系统实践》作为切入点，介绍推荐系统最基础的算法（可能也是最好用的）--基于用户的协同过滤算法(UserCF)。

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

2.1用户活跃度和物品流行度的分布2.2用户活跃度和物品流行度的关系2.3协同过滤算法3.实验设计和算法评测4.基于邻域的的推荐算法4.1基于用户的协同过滤算法4.2基于物品的协同过滤算法4.3userCF

Ctr点击率预估理论基础及项目实战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

Ctr点击率预估理论基础及项目实战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

在UserCF和ItemCF中，我们需要计算用户-用户相似性矩阵/商品-商品相似性矩阵，对于大数据量的情况下很难处理好。

推荐系统1基于用户的协同过滤算法（UserCF）1.1基本思想该算法要计算两个用户之间的相似度，这里的相似度指的是两个用户的兴趣相似度。

#-*-coding=utf-8-*-importmathfromoperatorimportitemgetterdic={'A':('a','b','d'),'B':('a','c'),'C':('b','e'),'D':('c','d','e')}defUsersim(dicc):N=dict()item_user=dict()foru,itemsindicc.items():N[u]=len

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UserCF：性能：适用于用户较少的场合，如果用户很多，计算用户相似度矩阵代价很大。领域：时效性较强，用户个性化兴趣不太明显的领域。实时性：用户有新行为，不一定造成推荐结果的立即变化。

推荐系统-经典协同过滤理论基础实践1.协同过滤推荐方法CF简介协同过滤CF基于记忆的协同过滤----用户和物品的相似度矩阵用户相似度的推荐物品相似度推荐UserCF用户协同过滤算法ItemCF物品的协同过滤推荐算法基于模型的协同过滤

推荐系统-经典协同过滤理论基础实践1.协同过滤推荐方法CF简介协同过滤CF基于记忆的协同过滤----用户和物品的相似度矩阵用户相似度的推荐物品相似度推荐UserCF用户协同过滤算法ItemCF物品的协同过滤推荐算法基于模型的协同过滤

文章目录用户行为数据用户行为分析实验设计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UserCF和ItemCF的综合比较用户行为数据用户行为数据在网站上的存在形式就是日志。

那这种模型跟ItemCF或UserCF有什么不同呢？这里可以做一个对比：对于UserCF，我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户，之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物

UserCF：UserCollaborationFilter，基于用户的协同过滤算法核心思想：在一个在线推荐系统中，当用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的其它用户，然后把那些用户喜欢的、而用户

原创：石晓文之前我们介绍了moviesLens数据集，数据集中主要有两个文件：ratings数据文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下：userId,movieId,rating,timestampuserId:每个用户的idmovieId:每部电影的idrating:用户评分，是5星制，按半颗星的规模递增(0.5stars-5stars)timestamp:自1970年

（1）基于用户的协同过滤算法（UserCF）UserCF是推荐算法中最古老的算法，可以说，UserCF的诞生标志着推荐系统的诞生，该算法在1992年被提出的，但直到现在依

Mahout学习（主要学习内容是Mahout中推荐部分的ItemCF、UserCF、Hadoop集群部署运行）1.Mahout是什么？Mahout是一个算法库,集成了很多算法。

来源：未知，如有不妥，请随时联系沟通，谢谢~1.协同过滤（CF）【基于内存的协同过滤】优点：简单，可解释缺点：在稀疏情况下无法工作所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题和如何让一个新物品被第一个用户发现对于只用

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

一、UserCF：（一）算法步骤1.计算用户两两间的相似度，相似度度量方法包括：Jaccard公式：Wuv=[两用户正反馈物品交集数]/[两用户正反馈物品并集数]余弦相似度：Wuv=[两用户正反馈物品交集数

1.协同过滤（CF）【基于内存的协同过滤】优点：简单，可解释缺点：在稀疏情况下无法工作所以对于使用userCF的系统，需要解决用户冷启动问题和如何让一个新物品被第一个用户发现对于只用itemCF的系统，

收集数据生成用户商品评分矩阵，构建用户或商品相似度矩阵，利用近邻用户或近邻商品的评分进行加权平均求和得到当前用户没有浏览过的产品评分，选择该用户对没有浏览过的评分TopN的产品列表推荐给当前用户相似度计算在UserCF

目录一、问题描述二、算法描述三、评价指标四、实验结果五、总结一、问题描述实现基于用户的协同过滤（UserCF）算法，以TopN的推荐方式，分别在显式和隐式反馈数据集中进行评估和比较。

推荐系统1.分类CFBasesMemoryBased:UserCF,ItemCFModelBasedContentBasedKnowledgeBasedDemographicBased2.评分矩阵评分矩阵的类型有

推荐系统1.分类CFBasesMemoryBased:UserCF,ItemCFModelBasedContentBasedKnowledgeBasedDemographicBased2.评分矩阵评分矩阵的类型有

行为数据——F2{浏览：+1(时间加权，一个用户对一个页面最多记录20次)点赞：+5(最多一次，并记录)取赞：-5(最多一次，要求已经点赞，并记录)不喜欢：直接屏蔽}}此外，我们推荐系统中有四个推荐引擎(UserCF