基於協同過濾的網路論壇個性化推薦演算法

❶ 個性化推薦演算法——協同過濾

有三種：協同過濾
用戶歷史行為
物品相似矩陣

❷ 推薦演算法的基於協同過濾的推薦

基於協同過濾的推薦演算法理論上可以推薦世界上的任何一種東西。圖片、音樂、樣樣可以。 協同過濾演算法主要是通過對未評分項進行評分 預測來實現的。不同的協同過濾之間也有很大的不同。
基於用戶的協同過濾演算法: 基於一個這樣的假設「跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡。」所以基於用戶的協同過濾主要的任務就是找出用戶的最近鄰居，從而根據最近鄰 居的喜好做出未知項的評分預測。這種演算法主要分為3個步驟：
一，用戶評分。可以分為顯性評分和隱形評分兩種。顯性評分就是直接給項目評分（例如給網路里的用戶評分），隱形評分就是通過評價或是購買的行為給項目評分 （例如在有啊購買了什麼東西）。
二，尋找最近鄰居。這一步就是尋找與你距離最近的用戶，測算距離一般採用以下三種演算法：1.皮爾森相關系數。2.餘弦相似性。3調整餘弦相似性。調整餘弦 相似性似乎效果會好一些。
三，推薦。產生了最近鄰居集合後，就根據這個集合對未知項進行評分預測。把評分最高的N個項推薦給用戶。 這種演算法存在性能上的瓶頸，當用戶數越來越多的時候，尋找最近鄰居的復雜度也會大幅度的增長。
因而這種演算法無法滿足及時推薦的要求。基於項的協同過濾解決了這個問題。 基於項的協同過濾演算法 根基於用戶的演算法相似，只不過第二步改為計算項之間的相似度。由於項之間的相似度比較穩定可以在線下進行，所以解決了基於用戶的協同過濾演算法存在的性能瓶頸。

❸ 查找利用協同過濾演算法為用戶推薦商品的方法有哪些

協同過濾主要是以屬性或興趣相近的用戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎。回透過協同過濾，有答助於搜集具有類似偏好或屬性的用戶，並將其意見提供給同一集群中的用戶作為參考，以滿足人們通常在決策之前參考他人意見的心態。

❹ 基於用戶的系統過濾 什麼是推薦演算法

什麼是推薦演算法 推薦演算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦演算法才有了很大的用武之地。 最開始，所以我們在網上找資料，都是進yahoo，然後分門別類的點進去，找到你想要的東西，這是一個人工過程，到後來，我們用google，直接搜索自己需要的內容，這些都可以比較精準的找到你想要的東西，但是，如果我自己都不知道自己要找什麼腫么辦？最典型的例子就是，如果我打開豆瓣找電影，或者我去買說，我實際上不知道我想要買什麼或者看什麼，這時候推薦系統就可以派上用場了。 推薦演算法的條件 推薦演算法從92年開始，發展到現在也有20年了，當然，也出了各種各樣的推薦演算法，但是不管怎麼樣，都繞不開幾個條件，這是推薦的基本條件 根據和你共同喜好的人來給你推薦 根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦 根據你給出的關鍵字來給你推薦，這實際上就退化成搜索演算法了 根據上面的幾種條件組合起來給你推薦 實際上，現有的條件就這些啦，至於怎麼發揮這些條件就是八仙過海各顯神通了，這么多年沉澱了一些好的演算法，今天這篇文章要講的基於用戶的協同過濾演算法就是其中的一個，這也是最早出現的推薦演算法，並且發展到今天，基本思想沒有什麼變化，無非就是在處理速度上，計算相似度的演算法上出現了一些差別而已。 基於用戶的協同過濾演算法 我們先做個詞法分析基於用戶說明這個演算法是以用戶為主體的演算法，這種以用戶為主體的演算法比較強調的是社會性的屬性，也就是說這類演算法更加強調把和你有相似愛好的其他的用戶的物品推薦給你，與之對應的是基於物品的推薦演算法，這種更加強調把和你你喜歡的物品相似的物品推薦給你。 然後就是協同過濾了，所謂協同就是大家一起幫助你啦，然後後面跟個過濾，就是大家是商量過後才把結果告訴你的，不然信息量太大了。。 所以，綜合起來說就是這么一個演算法，那些和你有相似愛好的小夥伴們一起來商量一下，然後告訴你什麼東西你會喜歡。 演算法描述 相似性計算 我們盡量不使用復雜的數學公式，一是怕大家看不懂，難理解，二是我是用mac寫的blog,公式不好畫，太麻煩了。。 所謂計算相似度，有兩個比較經典的演算法 Jaccard演算法，就是交集除以並集，詳細可以看看我這篇文章。 餘弦距離相似性演算法，這個演算法應用很廣，一般用來計算向量間的相似度，具體公式大家google一下吧，或者看看這里 各種其他演算法，比如歐氏距離演算法等等。 不管使用Jaccard還是用餘弦演算法，本質上需要做的還是求兩個向量的相似程度，使用哪種演算法完全取決於現實情況。 我們在本文中用的是餘弦距離相似性來計算兩個用戶之間的相似度。 與目標用戶最相鄰的K個用戶 我們知道，在找和你興趣愛好相似的小夥伴的時候，我們可能可以找到幾百個，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那麼一般的，我們會定一個數K，和你最相似的K個小夥伴就是你的好基友了，他們的愛好可能和你的愛好相差不大，讓他們來推薦東西給你（比如肥皂）是最好不過了。

❺ 你好，在網上看你也在做基於用戶的協同過濾推薦演算法，我也在弄，能否向你請教不盛感激

額，我也是第一次做這方面的，本科畢業論文你懂得~

❻ 基於用戶的協同過濾推薦演算法怎麼實現

我手上恰好有這樣的一份文檔，

❼ 求高手提供matlab基於用戶的協同過濾推薦演算法的源代碼，將不勝感激!!!

自己寫吧，我畢論也是做推薦演算法的。現在正在寫基於用戶的協同過濾。已基本完工。
是否可以解決您的問題？

❽ 請問下：誰有「基於用戶的協同過濾推薦演算法」的論文樣板呢

為您而做來。的