Top-N推荐算法-简介

Top-N是常用的一种直接向用户进行个性化信息推送的手段. 很多网站精于此道, 比如豆瓣, 淘宝, Amazon. 本质上说, Top-N就是collaborative filtering (CF) 是一种根据用户已有的数据, 推测出用户喜好的手段.

实现Top-N, 必须要有比较庞大的数据的支持, 比如, user base, user preferences.

通常情况, 有两种类别的Top-N算法:

1. User-based算法, 在现实世界里, 每个用户都是属于有相似行为,喜好的较大的群组里. 所以, 被这个组其他的用户所喜爱的东西, 可以被用来作为推荐的基础. 2. Item-based算法, 原理是, 用户比较可能喜欢和他过去喜欢的东西相似的, 或者相关的东西.

    原文作者:d_yang
    原文地址: https://blog.csdn.net/d_yang/article/details/3078818
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