机器学习之协同过滤算法

概念

协同过滤是一类常用于推荐系统的机器学习算法，它基于用户行为历史或物品属性来推荐用户可能感兴趣的物品。协同过滤算法主要分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

协同过滤的优点在于它不需要关于物品或用户的领域知识，而是通过挖掘用户行为数据中的潜在关系来进行推荐。然而，它也面临一些问题，如稀疏性、冷启动问题和规模扩展性等。

分类

1. 基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）：

   • 相似性度量： 使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等度量用户之间的相似性。
   • 邻域选择： 选择与目标用户相似性最高的一组邻居用户。
   • 预测生成： 利用邻居用户的历史行为，预测目标用户可能对未来物品的喜好。

2. 基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）：

   • 相似性度量： 计算物品之间的相似性，通常使用余弦相似度或其他度量。
   • 邻域选择： 对于目标物品，选择相似性最高的一组邻居物品。
   • 预测生成： 基于用户对邻居物品的评分，预测目标用户对目标物品的评分。

3. 基于模型的协同过滤（Model-Based C