协同过滤推荐技术是什么意思

『壹』 协同过滤的算法简介

电子商务推荐系统的一种主要算法。
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
（3）推荐的新颖性。
正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
缺点是:
（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;
（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。
案例: AMAZON个性化推荐系统先驱 (基于协同过滤)
AMAZON是一个虚拟的网上书店，它没有自己的店面，而是在网上进行在线销售。它提供了高质量的综合节目数据库和检索系统，用户可以在网上查询有关图书的信息。如果用户需要购买的话，可以把选择的书放在虚拟购书篮中，最后查看购书篮中的商品，选择合适的服务方式并且提交订单，这样读者所选购的书在几天后就可以送到家。
AMAZON书店还提供先进的个性化推荐功能，能为不同兴趣偏好的用户自动推荐尽量符合其兴趣需要的书籍。 AMAZON使用推荐软件对读者曾经购买过的书以及该读者对其他书的评价进行分析后，将向读者推荐他可能喜欢的新书，只要鼠标点一下，就可以买到该书；AMAZON能对顾客购买过的东西进行自动分析，然后因人而异的提出合适的建议。读者的信息将被再次保存，这样顾客下次来时就能更容易的买到想要的书。此外，完善的售后服务也是AMAZON的优势，读者可以在拿到书籍的30天内，将完好无损的书和音乐光盘退回AMAZON，AMAZON将原价退款。当然AMAZON的成功还不止于此，如果一位顾客在AMAZON购买一本书，下次他再次访问时，映入眼帘的首先是这位顾客的名字和欢迎的字样。

『贰』 协同过滤推荐算法产生推荐结果要多久

这种抄形式一般可以按袭推荐引擎的算法分，主要有基于协同过滤、基于内容推荐等算法。 “买过此商品的人，百分之多少还买过其他啥啥商品”：协同过滤item-based filtering “和你兴趣相似的人，还买过其他啥啥商品”：协同过滤 user-based filtering “相关商品推荐”：基于内容推荐content-based “猜你喜欢” 一般混合使用推荐算法。

『叁』 Spark 推荐算法-协同过滤-java的语句意思

协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种方式变成自动化的流程

协同过滤主要是以属版性或兴趣相近权的用户经验与建议作为提供个性化的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。

本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。

『肆』 基于item的协同过滤算法是什么意思

电子商来务推荐系统的一自种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，

『伍』 如何得到个性化推荐我用的是协同过滤技术

对不起，我不知道

『陆』 协同过滤和基于内容推荐有什么区别

基于物品的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后从剩下的物品中找到和专他历史兴趣近属似的物品推荐给他。核心是要计算两个物品的相似度。

内容过滤的基本思想是，给用户推荐和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。

『柒』 将基于内容的推荐技术与协同过滤推荐技术怎么结合起来克服冷启动问题

这个应该需要冷启动试验室吧，精秀热工有

『捌』 个性化推荐算法——协同过滤

有三种：协同过滤
用户历史行为
物品相似矩阵

『玖』 推荐系统中的推荐技术主要分为 , 和 .

基于协同过滤的推荐技术, 基于内容的推荐技术, 其他推荐技术

『拾』 用户协同推荐算法和协同推荐算法什么区别

协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程 协同过滤主要是以版属性或兴趣相近的用权户经验与建议作为提供个性化推荐的基矗透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的