协同过滤推荐算法代码 个性化推荐算法的两种类型？

个性化推荐算法的两种类型？

早期的推荐系统文献中象从所所选的角度和所需要的技术两个有所不同的维度对个性推荐算法接受划分。从筛选的角度完全不同，也可以两类基于组件内容的算法、基于条件协同过滤的算法，在内混合式算法三大类。从具体一点技术实现程序的角度，可以分成三类实现内存（memory-based）的算法和基于组件模型（model-dependent）的算法两种形式

基于内容的推荐是从信息抽取领域自然而然反展下来的一类算法，其出发点是在对文本信息和条目元信息参与整理好、建模的基础上，根据用户的相同兴趣偏好通过推送。

与之相对应的，实现协同过滤的推荐根本不冷淡条目的具体属性，完全是对用户整体的评分信息通过整理好和建模，依据什么用户行为得出答案口味有几分相似的用户群或者风格带有的条目，在此处参与推荐。因此借用了先验知识，对被我推荐的内容有深入了解，实现内容的推荐在可解释性和新用户启动时上有一定优势。

而基于组件协同过滤的推荐在可扩展性、准确性和惊喜程度上都要远远优于基于内容的推荐。有时我们也分别把这两种叫作白盒推荐和黑盒推荐。混合式的推荐则是综合以内两种方法的优点。针对不同的场景和用户群用相同的权重机制给出合理的推荐。严格一点来说，混合式推荐更像一种算法调度和权重分配机制，用处变动结果推荐一下结果的优化过程，而非方向性的推荐算法。

ai是计算机的主要应用领域？

目前ai也就是人工智能全球最牛叉的十大应用领域是:

1、深度学习、机器学习（通用和应用）

2、自然语言处理（通用和语音识别）

3、计算机视觉、图像识别（通用和应用）

4、手势控制

5、虚拟店个人助理

6、智能机器人

7、推荐引擎和协同过滤

8、情境感知可以计算

9、语言翻译

10、视频内容识别

什么是个性化协同推荐算法。？

协同过滤算法

协同过滤(Collaborative filtering,CF)算法是目前推荐算法系统比较比较流行算法之一。

互相协同算法统称两个基本都算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和设计和实现项目的协同过滤（ItemCF）。

最近多少时间，多数人都你选在用被被称个性化选择紧密协同推荐（PersonalizedCollaborativeRecommender）的算法。这又是亚马逊、Netflix、Facebook的好友推荐一下，和一家英国流行音乐网站的核心算法。说它“个性化”，是因为这种算追踪用户的每一个行为（如网页过的页面、订单记录和商品评分），故此进行帮我推荐；它们可不是什么瞎猫碰上死耗子——全凭运气。说它“紧密协同”，则是只不过这种算依据什么许多其他的顾客也定购了这些商品或则对其不显示出好感，而将两样物品纳入彼此关联，它也不是实际分析商品特征或则关键词来进行确认的。

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