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文档简介

协同过滤算法的应用主讲：刘凯航目录1概述2算法分析PARTONE01概述什么是协同过滤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。协同过滤算法又分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法PARTTWO02算法分析案例分析基于用户相似度的分析直觉分析：“用户A/B”都喜欢物品A和物品B,从而“用户A/B”的口味最为相近，因此为“用户A”推荐物品时可参考“用户B”的偏好，从而推荐D这就是基于用户的协同过滤算法UserCF思想基于物品相似度的分析直觉分析：物品组合（A，D）被同时偏好出现的次数最多，因而认为A/D两件物品的相似度最高，从而，可以为选择了A物品的用户推荐D物品这就是基于物品的协同过滤算法ItemCF思想两种CF算法适用的场景谢谢观看

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