基于内容和协同过滤
『壹』 基于item的协同过滤算法是什么意思
电子商务推荐系统的一种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和专信息系统中正迅速属成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，
『贰』 基于消费者的协同过滤与基于产品的协同过滤有何不同
协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程
协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。
『叁』 国内电子商务网站所运用的推荐技术有什么什么基于内容的、知识的、协调过滤，具体点，最好有截图，谢谢
凡客的推荐系统做的比较好，因为主要经营服装产品，所以主要采内用协同过滤推荐容算法，例如“浏览该产品的用户都购买了什么”“购买过该商品的用户还购买了什么”；
京东商城有猜你喜欢，应该是基于浏览记录和消费记录的商品内容采用基于内容过滤的推荐算法实现的，但是协同过滤还是主要的；
亚马逊、当当这类主要经营书籍的购物平台在个性化推荐中，根据用户的搜索内容、浏览记录、消费记录采用基于内容过滤的推荐算法，还有就是基于关联规则的推荐，推荐相关书籍给用户；
视频网站土豆网的个性化推荐做得比优酷人性化。不用登陆即可记录用户的浏览记录，根据历史浏览内容向用户推荐相关视频，一般同导演相关或者同演员相关。优酷和土豆的共同点是还是把协同过滤当做重点，“浏览过该影片的用户还喜欢看”。
在推荐系统当中，个性化推荐和共性推荐都很重要。每个电商网站一定有共性推荐的部分，例如最近商品、热门商品，还有一些基于共性消费模式的关联推荐。
希望都你有所帮助。
『肆』 将基于内容的推荐技术与协同过滤推荐技术怎么结合起来克服冷启动问题
这个应该需要冷启动试验室吧，精秀热工有
『伍』 协同过滤和基于内容推荐有什么区别
基于物品的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后专从剩下的物品中找到和他属历史兴趣近似的物品推荐给他。核心是要计算两个物品的相似度。
内容过滤的基本思想是，给用户推荐和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。
『陆』 基于用户、基于项目和SVD的协同过滤Python代码
目前主要有复三种度量用户间相似制性的方法，分别是:余弦相似性、相关相似性以及修正的余弦相似性。①余弦相似性(Cosine)：用户一项目评分矩阵可以看作是n维空间上的向量，对于没有评分的项目将评分值设为0，余弦相似性度量方法是通过计算向量间的余弦夹角来度量用户间相似性的。设向量i和j分别表示用户i和用户j在n维空间上的评分，则用基于协同过滤的电子商务个性化推荐算法研究户i和用户j之间的相似性为:②修正的余弦相似性 (AdjustedCosine)：余弦相似度未考虑到用户评分尺度问题，如在评分区间[1一5]的情况下，对用户甲来说评分3以上就是自己喜欢的，而对于用户乙，评分4以上才是自己喜欢的。通过减去用户对项的平均评分，修正的余弦相似性度量方法改善了以上问题。用几表示用户i和用户j共同评分过的项集合，Ii和寿分别表示用户i和用户j评分过的项集合，则用户i和用户j之间的相似性为：③相关相似性(Correlation)此方法是采用皮尔森(Pearson)相关系数来进行度量。设Iij表示用户i和用户j共同评分过的项目集合，则用户i和用户j之间相似性为:
『柒』 协同过滤，基于内容推荐有什么区别
举个简单的小例子，我们已知道
用户喜欢的电影是A，B，C
用户u2喜欢的电影是A, C, E, F
用户u3喜欢的电影是B，D
我们需要解决的问题是：决定对u1是不是应该推荐F这部电影
基于内容的做法：要分析F的特征和u1所喜欢的A、B、C的特征，需要知道的信息是A（战争片），B（战争片），C（剧情片），如果F（战争片），那么F很大程度上可以推荐给u1，这是基于内容的做法，你需要对item进行特征建立和建模。
协同过滤的办法：那么你完全可以忽略item的建模，因为这种办法的决策是依赖user和item之间的关系，也就是这里的用户和电影之间的关系。我们不再需要知道ABCF哪些是战争片，哪些是剧情片，我们只需要知道用户u1和u2按照item向量表示，他们的相似度比较高，那么我们可以把u2所喜欢的F这部影片推荐给u1。
根据数据源的不同推荐引擎可以分为三类
1、基于人口的统计学推荐(Demographic-based Recommendation)
2、基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
3、基于协同过滤的推荐(Collaborative Filtering-based Recommendation)
基于内容的推荐：
根据物品或内容的元数据，发现物品或内容的相关性，然后基于用户以前的喜好记录推荐给用户相似的物品
基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。
『捌』 基于用户的的协同过滤算法怎样算准确率
协同过滤(Collaborative Filtering)的基本概念就是把这种推荐方式变成自动化的流程
协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。
本人认为，协同过滤技术应包括如下几方面:(1)一种比对和搜集每个用户兴趣偏好的过程;(2)它需要许多用户的信息去预测个人的兴趣偏好;(3)通过对用户之间兴趣偏好相关程度的统计去发展建议那些有相同兴趣偏好的用户。
『玖』 隐语义模型和基于内容推荐的区别
你的问题是否是：基于物品的协同过滤和内容过滤有什么区别？
基于物品的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后从剩下的物品中找到和他历史兴趣近似的物品给他。核心是要计算两个物品的相似度。
内容过滤的基本思想是，给用户和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。
您好，答题不易
如有帮助，
『拾』 协同过滤和基于内容推荐有什么区别
你的问题是否是：基于物品的协同过滤和内容过滤有什么区别？
基于物回品的协同过滤，首先答从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后从剩下的物品中找到和他历史兴趣近似的物品推荐给他。核心是要计算两个物品的相似度。
内容过滤的基本思想是，给用户推荐和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。
您好，答题不易
如有帮助请采纳，谢谢