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一步一步学推荐系统（四）——CB和CF推荐算法详解
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一步一步学推荐系统（四）——CB和CF推荐算法详解
作者: wencst
分类: 架构设计
发布时间: 2019-01-06 20:04
阅读： 2,681 次
通用CB算法
1.产品分类:5
2.产品名称:3
3.产品描述:1
当用户查看产品：JXW12N通用四辊卷板机
- 对产品分词
- 基于分词查看倒排表
- 从倒排表中取出所有的相关产品集合N（i）
- 对产品集合N(i)中每个产品进行计算分数N(i,c)
- top-N
User Based CB算法
与通用CB算法的区别，在最后一步，执行推荐时
- 对产品分词：
- 通用CB算法：只是基于用户当前正在查看的产品来计算
- User Based CB：基于当前用户查看的所有产品进行分词来计算
- 后续的步骤是一样的
通用CF算法
首先需要有这样一个矩阵，其中斜杠标识该用户没有看过这个电影。矩阵转置。
后面我是用excel的计算公式来做的。
User Based CF算法
每一个单元格计算公式：
矩阵归一化
同样的矩阵归一化方法还有：
- 线性函数的转换：y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
- 对数函数转换：y=log10(x)
- 反余切函数转换：y=atan(x)*2/PI
我们预测，C用户给Titanic电影的评分会是3.18677分，整体上所有电影排序，拿出预测他评分最高的N个电影发给C。
Item Based CF算法
同样的基础内容，转换为Item-Item矩阵，然后计算方法类似。
两次计算结果并不相同，但并不影响推荐结果。
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