什么是个性化协同推荐算法

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协同过滤算法

协同过滤(Collaborative filtering, CF)算法是目前个性化推荐系统比较流行的算法之一。

协同算法分为两个基本算法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于项目的协同过滤（ItemCF）。

最近这段时间，多数人都选择使用被称为个性化协同推荐（Personalized Collaborative Recommender）的算法。这也是亚马逊、Netflix、Facebook 的好友推荐，以及一家英国流行音乐网站 Last.fm 的核心算法。说它 “个性化”，是因为这种算法会追踪用户的每一个行为（如浏览过的页面、订单记录和商品评分），以此进行推荐；它们可不是瞎猫碰上死耗子——全凭运气。说它 “协同”，则是因为这种算法会根据许多其他的顾客也购买了这些商品或者对其显示出好感，而将两样物品视为彼此关联，它不是通过分析商品特征或者关键词来进行判断的。

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