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悠悠楠杉

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2025-12-08

协同过滤推荐算法（一）原理与实现，协同过滤的推荐系统
协同过滤推荐算法（一）原理与实现，协同过滤的推荐系统
正文： 想象一下走进一家书店，店员根据你上次购买的科幻小说，精准推荐了同类型的新书——这就是协同过滤推荐系统的现实映射。作为推荐引擎的基石算法，它通过群体智慧预测个体偏好，成为Netflix、亚马逊等平台的核心竞争力。一、群体智慧的数学表达 协同过滤分为两大流派：用户协同（User-CF）和物品协同（Item-CF）。前者基于“相似用户喜欢相同物品”的假设，后者遵循“喜欢某物品的人也可能喜欢相似物品”的逻辑。其数学本质是相似度计算与矩阵补全的结合。以用户协同为例，核心公式如下： 用户相似度计算（皮尔逊相关系数）： sim(u,v) = Σ(R_u,i - R_u_avg)(R_v,i - R_v_avg) / [√Σ(R_u,i - R_u_avg)² * √Σ(R_v,i - R_v_avg)²] 预测评分则通过加权平均实现： P(u,i) = R_u_avg + [Σ sim(u,v) * (R_v,i - R_v_avg)] / Σ|sim(u,v)|二、Python实战：从零构建推荐引擎 我们以MovieLens数据集为例，构建用户协同过滤系统：python import...
2025年12月08日
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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