基于用户协同过滤推荐算法实现流程图

2019-05-14 18:03:02 139 举报
基于用户协同过滤推荐算法实现流程图
用户协同过滤推荐算法的实现流程图主要包括以下几个步骤:首先,收集用户的历史行为数据,如购买记录、评分等;其次,根据用户的行为数据计算用户之间的相似度,常用的相似度计算方法有皮尔逊相关系数、余弦相似度等;然后,根据用户之间的相似度和目标用户的历史行为数据,预测目标用户可能感兴趣的物品;最后,将预测结果按照一定的排序规则返回给用户。在这个过程中,可能会涉及到一些优化策略,如矩阵分解、降维等,以提高推荐的准确性和效率。
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