基于用户的协同过滤算法 UserCF流程图

基于用户的协同过滤算法概述在互联网时代，我们面临的一个重要问题是如何根据用户的个人兴趣和喜好，为用户推荐他们可能感兴趣的内容和产品。

基于用户的协同过滤算法是一种非常有效的推荐系统算法，它通过分析用户之间的相似度来给用户推荐相关的内容。

本文将介绍基于用户的协同过滤算法的原理和实现方法。

1. 算法原理基于用户的协同过滤算法的原理是通过分析用户之间的相似度来产生推荐结果。

它基于这样一个观点：喜欢相似东西的人，可能还会喜欢同类的其他东西。

算法的主要步骤如下：1.1 用户相似度计算首先，我们需要计算用户之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧几里德距离、皮尔逊相关系数等。

这些方法都有各自的优缺点，选择合适的相似度计算方法取决于具体的应用场景。

1.2 邻居用户选择计算用户之间的相似度后，我们可以选择与目标用户最相似的邻居用户。

通常情况下，我们选择与目标用户相似度最高的K个用户作为邻居用户。

1.3 推荐结果生成选定邻居用户后，我们可以通过观察邻居用户与目标用户的行为来生成推荐结果。

通常情况下，我们会根据邻居用户的行为和评分来为目标用户推荐可能感兴趣的内容。

2. 算法实现基于用户的协同过滤算法可以通过编程实现。

下面是一个简单的示例代码：```def user_based_cf(user_ratings, target_user, k):# 计算用户之间的相似度similarities = {}for user in user_ratings:if user != target_user:similarities[user] = cosine_similarity(user_ratings[user], user_ratings[target_user])# 选择邻居用户neighbors = sorted(similarities, key=similarities.get, reverse=True)[:k]# 生成推荐结果recommendations = {}for neighbor in neighbors:for item in user_ratings[neighbor]:if item not in user_ratings[target_user]:if item not in recommendations:recommendations[item] = 0recommendations[item] +=user_ratings[neighbor][item] * similarities[neighbor]sorted_recommendations = sorted(recommendations,key=recommendations.get, reverse=True)return sorted_recommendations```在上述代码中，user_ratings是一个字典，它存储了每个用户的评分数据。

推荐系统基于协同过滤3. 基于协同过滤的推荐算法（⽤户和物品的关联）协同过滤（Collaborative Filtering，CF）-- ⽤户和物品之间关联的⽤户⾏为数据①基于近邻的协同过滤 基于⽤户（User-CF） --⽤户画像 基于物品（Item-CF） -- 基于内容-特征⼯程②基于模型的协同过滤 奇异值分解（SVD） 潜在语义分析（LSA） ⽀撑向量机（SVM）协同过滤CF -- ⽤户⾏为数据基于内容（Content based，CB）（物品的信息拿不到基于内容就⽆法做了）主要利⽤的是⽤户评价过的物品的内容特征，⽽CF⽅法还可以利⽤其他⽤户评分过的物品内容CF 可以解决 CB 的⼀些局限（⽤户评价可得出物品的好坏，但CF⽆法做出冷启动，基于⼤量数据） 物品内容不完全或者难以获得时，依然可以通过其他⽤户的反馈给出推荐 CF基于⽤户之间对物品的评价质量，避免了CB仅依赖内容可能造成的对物品质量判断的⼲扰 CF推荐不受内容限制，只要其他类似⽤户给出了对不同物品的兴趣，CF就可以给⽤户推荐出内容差异很⼤的物品（但有某种内在联系）分为两类：基于近邻和基于模型①. 基于近邻的推荐基于近邻（基于⽤户之间的关联）的推荐系统根据的是相同“⼝碑”准则是否应该给Cary推荐《泰坦尼克号》？基于⽤户的协同过滤（User-CF）⽤户的⾏为数据基于⽤户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有⽤户对物品的偏好，发现与当前⽤户⼝味和偏好相似的“邻居”⽤户群，并推荐近邻所偏好的物品在⼀般的应⽤中是采⽤计算“K- 近邻”的算法；基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前⽤户进⾏推荐User-CF 和基于⼈⼝统计学的推荐机制 两者都是计算⽤户的相似度，并基于相似的“邻居”⽤户群计算推荐 它们所不同的是如何计算⽤户的相似度：基于⼈⼝统计学的机制只考虑⽤户本⾝的特征，⽽基于⽤户的协同过滤机制可是在⽤户的历史偏好的数据上计算⽤户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品的⽤户可能有相同或者相似的⼝味和偏好基于物品的协同过滤（Item-CF）基于项⽬的协同过滤推荐的基本原理与基于⽤户的类似，只是使⽤所有⽤户对物品的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据⽤户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给⽤户Item-CF 和基于内容（CB）的推荐 其实都是基于物品相似度预测推荐，只是相似度计算的⽅法不⼀样，前者是从⽤户历史的偏好推断，⽽后者是基于物品本⾝的属性特征信息同样是协同过滤，在基于⽤户和基于项⽬两个策略中应该如何选择呢？ 电商、电影、⾳乐⽹站，⽤户数量远⼤于物品数量 新闻⽹站，物品（新闻⽂本）数量可能⼤于⽤户数量User-CF 和 Item-CF 的⽐较同样是协同过滤，在 User-CF 和 Item-CF 两个策略中应该如何选择呢？Item-CF 应⽤场景-- ⽤户⾏为数据 -- 主流 基于物品的协同过滤（Item-CF）推荐机制是 Amazon 在基于⽤户的机制上改良的⼀种策略。

即在计算用户相似性的时候，需要降低热门物品的影响(通过计算流行度来实现，然后用1/N(i)来计算公共行为比重，N(i)表示流行度，这样，流行度高的物品所占比重就比较低)
第二步则比较简单，选出K个和用户u最相似的用户，把他们喜欢过的物品并且用户u没有喜欢过的物品推荐给u即可。

这里面K的选择非常重要。

K越大，推荐的结果就越热门，流行度就越高，同时覆盖率越低，因为基本推荐的都是流行的物品
本文作者 wangyuquanliuli
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。

CollaborativeFiltering（协同过滤）算法详解基本思想基于⽤户的协同过滤算法是通过⽤户的历史⾏为数据发现⽤户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进⾏度量和打分。

根据不同⽤户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算⽤户之间的关系。

在有相同喜好的⽤户间进⾏商品推荐。

简单的说就是如果A,B两个⽤户都购买了x、y、z三本图书，并且给出了5星的好评。

那么A和B就属于同⼀类⽤户。

可以将A看过的图书w也推荐给⽤户B。

基于⽤户协同过滤算法的原理图所以，协同过滤算法主要分为两个步骤：1、寻找相似的⽤户集合；2、寻找集合中⽤户喜欢的且⽬标⽤户没有的进⾏推荐。

具体实现⼀、寻找⽤户间的相似度1、Jaccard公式Jaccard系数主要⽤于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度，因为个体的特征属性都是由符号度量或者布尔值标识，因此⽆法衡量差异具体值的⼤⼩，只能获得“是否相同”这个结果，所以Jaccard系数只关⼼个体间共同具有的特征是否⼀致这个问题。

如果⽐较X与Y的Jaccard相似系数，只⽐较xn和yn中相同的个数。

Jaccard公式2、⽪尔逊相关系数⽪尔逊相关系统是⽐欧⼏⾥德距离更加复杂的可以判断⼈们兴趣相似度的⼀种⽅法。

它在数据不是很规范时，会倾向于给出更好的结果。

假定有两个变量X、Y，那么两变量间的⽪尔逊相关系数可通过以下公式计算：公式⼀：⽪尔逊相关系数公式⼀公式⼆：⽪尔逊相关系数公式⼆公式三：⽪尔逊相关系数公式三公式四：⽪尔逊相关系数公式四上述四个公式等价，其中E是数学期望，cov表⽰协⽅差，N表⽰变量取值的个数。

3、欧⼏⾥德距离假定两个⽤户X、Y，均为n维向量，表⽰⽤户对n个商品的评分，那么X与Y的欧⼏⾥德距离就是：多维欧⼏⾥德距离公式数值越⼩则代表相似度越⾼，但是对于不同的n，计算出来的距离不便于控制，所以需要进⾏如下转换：相似度公式使得结果分布在(0,1]上，数值越⼤，相似度越⾼。

基于用户的协同过滤算法详细设计好，今天咱们来聊聊“基于用户的协同过滤算法”这回事。

听起来是不是有点头疼，感觉像是上大学时看不懂的那种数学题？别急，今天咱们就用最轻松、最通俗的语言，一步一步搞明白这玩意儿到底是怎么一回事。

首先呢，什么是协同过滤？你有没有过在某个网站上买东西，结果它推荐你一些你从没想过要买的东西，但你点进去之后却觉得：“哎呀，这个真不错！”嗯，对，就是那种感觉。

协同过滤其实就是通过其他用户的行为，来推荐给你可能会喜欢的东西。

它的核心就是“别人喜欢的，我也许也喜欢”。

说白了，大家互相帮忙，分享各自的口味。

你喜欢某样东西，可能有一大堆人也喜欢，而这些人也许看过一些你没注意到的东西。

所以它会告诉你：“嘿，看这里，这个你可能喜欢！”听起来是不是很神奇？不过呢，这个“基于用户的协同过滤”还不止这么简单。

它背后其实是通过分析用户之间的相似性来工作的。

怎么理解呢？比如你喜欢喝咖啡，那系统就会找到一些与你口味相似的人，然后看看他们都喜欢什么。

假如那些人都去买了某款新款的咖啡机，那么这个推荐给你，基本上你也不太会拒绝。

因为你俩的口味差不多嘛，可能就那么几道口味不合，你差不多的推荐你一般也就会点个赞。

好啦，大家都知道，世上没有两片完全相同的叶子。

每个人都有独特的兴趣爱好，有人喜欢蓝色，有人喜欢绿色，有人喜欢重口味，有人偏清淡。

说起来，“基于用户的协同过滤”就是要把这些个性化的东西搞清楚。

它会把你和其他人进行对比，找到“相似用户”，而不是拿你的兴趣去和全世界的用户做个大比拼，效率低得可怕，根本行不通。

那为什么要搞这种用户相似性呢？其实就像是我们在生活中，喜欢找志同道合的朋友。

当你喜欢某个歌手的时候，你会找到有相同爱好的朋友一起聊个天。

因为聊得来，才有话题嘛。

这个原理在协同过滤中就是“相似度”的体现。

它就是通过找出你和其他用户在兴趣上的重叠，来推送那些你可能还没发现的东西。

你根本不用自己去发掘，全都靠别人帮你做了筛选。

大量数据的协同过滤算法协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种常用的推荐算法，通过分析用户的历史行为、偏好和兴趣，来预测和推荐用户可能感兴趣的物品或者内容。

随着互联网的发展和大数据时代的到来，协同过滤算法在个性化推荐系统中得到广泛应用。

大量数据的协同过滤算法有两种常见的方法：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。

1. 基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法（User-Based Collaborative Filtering）是最早被提出的协同过滤算法之一，它的核心思想是通过计算用户之间的相似度，为目标用户推荐与其有共同兴趣的物品。

算法的步骤如下：- 构建用户-物品矩阵，矩阵中的每一个元素表示用户对物品的评分。

- 计算用户之间的相似度，常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

- 根据用户之间的相似度，预测目标用户对未评分物品的评分。

- 根据预测的评分，为目标用户推荐评分较高的物品。

2. 基于物品的协同过滤算法：基于物品的协同过滤算法（Item-Based Collaborative Filtering）是相较于基于用户的协同过滤算法的一种改进方法。

它的核心思想是通过计算物品之间的相似度，为目标用户推荐与其喜欢的物品相似的物品。

算法的步骤如下：- 构建用户-物品矩阵，矩阵中的每一个元素表示用户对物品的评分。

- 计算物品之间的相似度，常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

- 根据物品之间的相似度，预测目标用户对未评分物品的评分。

- 根据预测的评分，为目标用户推荐评分较高的物品。

尽管基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法在具体实现上有所不同，但它们的核心思想是相似的：通过分析用户或物品之间的相似度，来预测用户对未评分物品的评分，从而实现个性化推荐。

然而，在大量数据的情况下，传统的协同过滤算法存在一些问题：1. 稀疏性问题：在大量数据的情况下，用户对物品的评分往往是非常稀疏的，即用户只对少数物品进行了评分。

基于用户协同过滤算法流程用户协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它通过分析用户行为和相似兴趣来为用户推荐个性化的信息。

在这篇文章中，我将介绍用户协同过滤算法的流程，包括数据预处理、相似度计算和推荐结果生成。

一、数据预处理在使用用户协同过滤算法之前，需要对原始数据进行预处理。

首先，我们需要收集用户的行为数据，包括用户对物品的评分、点击、购买等信息。

这些数据可以来自于网站的日志记录或用户的历史行为数据。

接下来，我们需要对数据进行清洗和转换。

清洗数据的目的是去除异常值和噪声，确保数据的准确性和一致性。

转换数据的目的是将原始数据转换为算法所需的格式，通常是将数据表示成用户-物品矩阵的形式。

二、相似度计算相似度计算是用户协同过滤算法的核心步骤。

在这一步中，我们需要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欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相似度等。

对于用户之间的相似度计算，可以使用不同的方法。

一种常用的方法是基于用户的相似度计算，即计算用户之间行为的相似度。

另一种方法是基于物品的相似度计算，即计算物品之间被用户同时喜欢的程度。

三、推荐结果生成在相似度计算完成后，我们可以根据用户的相似度为其生成个性化的推荐结果。

常用的推荐方法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤是根据用户之间的相似度来为用户推荐相似用户喜欢的物品。

具体而言，对于目标用户，我们可以找到与之相似度最高的K个用户，然后将这K个用户喜欢的物品推荐给目标用户。

基于物品的协同过滤是根据物品之间的相似度来为用户推荐相似物品。

具体而言，对于目标用户，我们可以找到其已经喜欢的物品，然后根据这些物品的相似度找到与之相似的物品进行推荐。

四、评估和改进推荐算法的评估是为了衡量算法的准确性和效果。

常用的评估指标有准确率、召回率和覆盖率等。

通过评估指标，我们可以了解算法的优劣，并进行进一步的改进。

在改进算法时，可以考虑引入其他的特征和算法。

推荐系统中的基于用户的协同过滤算法推荐系统是一种能够根据用户的历史行为数据和偏好，为用户推荐适合的产品或内容的技术工具。

随着电子商务和在线娱乐市场的不断发展，推荐系统已成为非常重要的技术手段。

目前，推荐系统主要有基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、混合推荐等几种实现方式，其中基于用户的协同过滤算法应用最为广泛。

基于用户的协同过滤算法（User-based Collaborative Filtering，简称UBCF）是一种常见的推荐算法，主要基于用户相似性原理，将用户的历史行为作为输入数据，推荐与其相似的用户喜欢的项目，进而为目标用户生成个性化推荐结果。

该算法的主要流程可以概括为以下三个步骤：1. 对用户历史行为进行建模；2. 计算用户之间的相似度；3. 根据相似度为目标用户推荐物品。

对于基于用户的协同过滤算法，其推荐过程的关键是相似度计算。

在实际应用中，一般使用余弦相似度（Cosine Similarity）或皮尔逊相似度（Pearson Correlation）等方法计算用户之间的相似度，这些方法对于不同类型的物品具有一定的适应性。

而在推荐时，常用的有两种方法：基于加权平均和基于最近邻。

基于加权平均的推荐方法，是将与目标用户相似度较高的那部分用户产生过行为的物品进行加权平均，得到推荐结果。

而基于最近邻的推荐方法，则是通过选取与目标用户最为相似的K个邻居用户，建立推荐集合，进而以推荐集合中的物品为目标用户生成推荐结果。

基于用户的协同过滤算法是一种简单且有效的推荐算法，其主要优点在于：能够利用用户之间的相似度信息，从而极大地提高了推荐的精度和准确度；同时，该算法还能够应对冷启动、稀疏性等数据问题，因此其应用非常广泛。

然而，该算法也存在一些不足之处，主要表现为以下几个方面：1. 基于用户的协同过滤算法需要大量的数据支撑，尤其是用户量和物品量巨大的情况下需要更多的数据支持。

否则，算法结果可能会出现误差；2. 现实中用户的行为具有不确定性和随机性，因此基于用户的协同过滤算法会存在一定的随机性，导致算法结果的不稳定性；3. 基于用户的协同过滤算法对新用户是不友好的。

基于⽤户的协同过滤算法（UserCF）基于⽤户的协同过滤算法:1. 找到和⽬标⽤户相似的⽤户集合2. 找到这个集合中⽤户喜欢的但⽬标⽤户没有听过的物品#encoding: utf-8from Similarity import Personfrom Sort import select_sortfile=open('user_bookmark','r')filew=open('user_bookRecommend','w')#加载训练集trainSet={}while True:line=file.readline().strip()if not line: breakuserId,itemId=line.split("::")trainSet.setdefault(userId,[])trainSet[userId].append(itemId)# 计算每个⽤户和其他所有⽤户的相似度,排序,获得相似度最⾼的前N个⽤户,# 在计算每个⽤户的相似度*物品的偏好值(这⾥没有评分就把偏好值设置为1)for v in trainSet.keys():v2u={}K={}for u in trainSet.keys():if u!=v:sim=Person(trainSet[v],trainSet[u])v2u.setdefault(u,sim)keys,values=select_sort(v2u)s=vfor i in range(len(values)-3,len(values)):s=s+"::"+keys[i]+" "+str(values[i])K.setdefault(keys[i],values[i])rank={}rki=1interacted_items=trainSet[v]for k,simk in K.items():for i in trainSet[k]:if i in interacted_items:continuervi=rki*simkrank.setdefault(i,rvi)s1=v_keys,_values=select_sort(rank)for i in range(len(rank)-6,len(rank)):#s1=s1+_keys[i]+" "+str(_values[i])+"::"s1=s1+"::"+_keys[i]print s1filew.write(s1+'\n')from math import sqrtdef Person(item_a,item_b):if len(item_a)==0 or len(item_b)==0:return 0;else:sum=0for i in range(len(item_a)):for j in range(len(item_b)):if item_a[i]==item_b[j]:sum=sum+1if sum==0:return 0else:sim=sum/sqrt(len(item_a)*len(item_b))return sim。

基于⽤户和项⽬协同过滤原理及实例1. 基于⽤户的协同过滤基于⽤户（User-Based）的协同过滤算法⾸先要根据⽤户历史⾏为信息，寻找与新⽤户相似的其他⽤户；同时，根据这些相似⽤户对其他项的评价信息预测当前新⽤户可能喜欢的项。

给定⽤户评分数据矩阵R，基于⽤户的协同过滤算法需要定义相似度函数s:U×U→R，以计算⽤户之间的相似度，然后根据评分数据和相似矩阵计算推荐结果。

在协同过滤中，⼀个重要的环节就是如何选择合适的相似度计算⽅法，常⽤的两种相似度计算⽅法包括⽪尔逊相关系数和余弦相似度等。

⽪尔逊相关系数的计算公式如下所⽰：其中，i表⽰项，例如商品；Iu表⽰⽤户u评价的项集；Iv表⽰⽤户v评价的项集；ru,i表⽰⽤户u对项i的评分；rv,i表⽰⽤户v对项i的评分；表⽰⽤户u的平均评分；表⽰⽤户v的平均评分。

另外，余弦相似度的计算公式如下所⽰：另⼀个重要的环节就是计算⽤户u对未评分商品的预测分值。

⾸先根据上⼀步中的相似度计算，寻找⽤户u的邻居集N∈U, 其中N表⽰邻居集，U表⽰⽤户集。

然后，结合⽤户评分数据集，预测⽤户u对项i的评分，计算公式如下所⽰：其中，s(u, u')表⽰⽤户u和⽤户u'的相似度。

假设有如下电⼦商务评分数据集，预测⽤户C对商品4的评分，见表3-6。

表3-6　电商⽹站⽤户评分数据集表中? 表⽰评分未知。

根据基于⽤户的协同过滤算法步骤，计算⽤户C对商品4的评分，其步骤如下所⽰。

（1）寻找⽤户C的邻居从数据集中可以发现，只有⽤户A和⽤户D对商品4评过分，因此候选邻居只有2个，分别为⽤户A和⽤户D。

⽤户A的平均评分为4，⽤户C的平均评分为3.667，⽤户D的平均评分为3。

根据⽪尔逊相关系数公式来看，⽤户C和⽤户A的相似度为：同理，s(C, D) =-0.515。

（2）预测⽤户C对商品4的评分根据上述评分预测公式，计算⽤户C对商品4的评分，如下所⽰：依此类推，可以计算出其他未知的评分。

基于用户浏览记录的协同过滤算法公式协同过滤算法是现代推荐系统中的一种重要方法，它可以根据用户的历史行为和偏好来为用户推荐相似的商品或内容。

本文将从理论层面对基于用户浏览记录的协同过滤算法进行深入探讨，旨在为相关领域的研究者提供一些有益的启示。

我们需要了解协同过滤算法的基本原理。

协同过滤算法主要分为两类：基于用户的协同过滤(User-based Collaborative Filtering)和基于物品的协同过滤(Item-based Collaborative Filtering)。

在基于用户的协同过滤中，我们根据用户的历史行为数据来计算用户之间的相似度，然后根据相似的用户对未评分的商品进行评分，从而为目标用户推荐可能感兴趣的商品。

而在基于物品的协同过滤中，我们根据商品之间的相似度来为用户推荐可能感兴趣的商品。

接下来，我们将重点讨论基于用户的协同过滤算法。

在这种算法中，我们需要收集大量的用户历史行为数据，包括用户的点击、浏览、购买等行为。

这些数据可以用于计算用户之间的相似度以及为目标用户推荐商品。

为了计算用户之间的相似度，我们可以使用多种方法，如皮尔逊相关系数、余弦相似度等。

在这里，我们以皮尔逊相关系数为例进行详细介绍。

皮尔逊相关系数是一种衡量两个变量之间线性关系的方法，它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关。

我们可以通过以下公式计算两个用户之间的皮尔逊相关系数：ρ = (Σ(u_i * x_i) Σu_i * Σx_i) / sqrt((Σ(u_i^2) (Σu_i)^2) * (Σ(x_i^2) (Σx_i)^2))其中，u_i和x_i分别表示第i个用户和第i个商品的行为值。

通过计算所有用户之间的皮尔逊相关系数，我们可以得到一个用户相似度矩阵S。

在这个矩阵中，S[i][j]表示第i个用户与第j个用户的相似度。

有了用户相似度矩阵S,我们就可以为目标用户推荐商品了。

UserCF算法主要流程：主要全局变量：const int usersum = 6040; //用户总数const int itemsum =3952; //项目总数const int N =10; //为用户推荐前N个物品int trainuser[usersum][itemsum]={0}; //训练集合user item rate矩阵int test[usersum][itemsum]={0}; //测试集合user item rate矩阵struct _simi{double value; //相似值int num; //相似用户号};_simi simiUser[usersum][usersum]; //排序后的相似性矩阵double trainuserItem[usersum][itemsum]={0.0}; // user item 兴趣程度矩阵int recommend[usersum][N]={0}; //为每个用户推荐N个物品拆分数据集函数int SplitData(int m, int k) 主要流程：将数据集拆分为测试集test和训练集trainuser，其中1/m为测试集,取不同的k<=m-1值在相同的随即种子下可得到不同的测/训集合计算用户之间相似度函数double Simility(int* Ua, int*Ub)主要流程：计算用户Ua和Ub的相似性，返回值为Ua和Ub的相似度用户相似性矩阵排序函数int sort(double *simArr,_simi *simStruct)主要流程：根据相似性由高到低排序，每行第一个是自己用户i对物品j预测兴趣程度函数double getUserLikeItem(int i,int j,int k)主要流程：利用k个最近邻来计算推荐函数int getRecommend()主要流程：通过物品兴趣程度，推荐前N个。

协同过滤（CF）算法（基于spark）协同过滤（CF）是⼀种推荐算法，spark中采⽤的是矩阵分解求ALS（alternating least squares交替最⼩⼆乘）的实现。

spark推荐算法在org.apache.spark.mllib.recommendation包下，共有三个类：Rating：封装⽤户id，物品id，评分的数据结构，没有其他接⼝。

new Rating(user: Int, product: Int, rating: Double)ALS：根据输⼊的RDD[Rating]数据和配置的参数训练模型。

具体参数如下：1) ratings : 评分矩阵对应的RDD。

需要我们输⼊。

如果是隐式反馈，则是评分矩阵对应的隐式反馈矩阵。

2) rank : 矩阵分解时对应的低维的维数。

这个值越⼤则算法运⾏的时间和占⽤的内存越多。

通常需要进⾏调参，⼀般可以取10-200之间的数。

3) iterations :在矩阵分解⽤交替最⼩⼆乘法求解时，进⾏迭代的最⼤次数。

⼀般来说，不需要太⼤，⽐如5-20次即可。

默认值是10。

4) lambda: 这个值即为FunkSVD分解时对应的正则化系数。

主要⽤于控制模型的拟合程度，增强模型泛化能⼒。

取值越⼤，则正则化惩罚越强。

⼤型推荐系统⼀般需要调参得到合适的值。

5) alpha : 这个参数仅仅在使⽤隐式反馈trainImplicit时有⽤。

指定了隐式反馈信⼼阈值，这个值越⼤则越认为⽤户和他没有评分的物品之间没有关联。

⼀般需要调参得到合适值。

MatrixFactorizationModel：最终模型，包含预测和推荐的⼀些常⽤⽅法。

//计算usersProducts中每个(user, product)的评分predict(usersProducts: RDD[(Int, Int)]): RDD[Rating]//计算user⽤户对product的评分predict(user: Int, product: Int): Double//为user推荐num个产品recommendProducts(user: Int, num: Int): Array[Rating]//把product推荐给num个⽤户recommendUsers(product: Int, num: Int): Array[Rating]//为每个⽤户进⾏推荐，每⽤户推荐num个产品recommendProductsForUsers(num: Int): RDD[(Int, Array[Rating])]//推荐每个产品，将每个产品推荐给num个⽤户recommendUsersForProducts(num: Int): RDD[(Int, Array[Rating])]val rank: Int //此模型特征维度val productFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] //RDD[(产品, 产品特征数组)]val userFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] //RDD[(⽤户, ⽤户特征数组)]关于矩阵分解的相关数学基础知识，参考：。

【推荐系统】：协同过滤简介⼀.简介推荐算法的整体流程是：召回——排序——策略调整基于协同过滤的推荐算法有以下基本假设：1.基于⽤户的协同过滤（User-based CF）：和你喜欢相同物品的⼈，他们喜欢的东西你也喜欢2.基于物品的协同过滤（item-based CF）：和你喜欢的物品⽐较相似的物品，你也可能喜欢⼆.协同过滤的具体过程1.基于⽤户的协同过滤从上⾯可以看到⽤户如果买了⼀个东西则打钩，没有买则不打钩。

假设我们有两个⼈，⼩明和⼩红。

那么我们怎么计算这两个⼈喜欢物品的相似度呢？我们假设：⼩明喜欢的东西有：篮球，⾜球，乒乓球⼩红喜欢的东西有：篮球，⾜球，乒乓球，⽻⽑球那么他们喜欢的相同物品数量是3，因此计算公式为：3/3 * 3/4==9/12=3/4。

这就是⼩明和⼩红两者之间喜欢物品的相似度。

然后计算⼩明和不同⽤户之间的喜好相似度，使⽤机器学习当中KNN的思想取最⼤的相似程度的⼈做推荐。

找到⼈之后查看他们喜欢的共同物品，过滤掉，然后取另外⽤户喜好的物品给这个⽤户（⼩明）进⾏推荐。

这就是基于⽤户的协同过滤的基本思想。

2.基于物品的协同过滤（item based CF）我们⽤物品来计算相似度，如下图所⽰：看看图⾃然就明⽩了，思想和基于⽤户的协同过滤是相同的。

3.咱们做推荐系统的⼤致思路如下：1.⾸先通过特征⼯程将⽤户-物品评分矩阵创建出来2.1通过基于⽤户的协同过滤2.2或者⽤过给予物体的协同过滤给⽤户推荐商品三.相似度的计算相似度不仅仅是我们刚刚做的这么简单，不是只需要⽐较物品即可，因为我们⽤户会对⼀个物品做出多种反应，评分，收藏，浏览次数等等。

⼀般情况下还会使⽤实数值进⾏相似度的计算，相似度计算的数据有：1.实数值（物品的评分情况）2.布尔值（⽤户的⾏为，是否购买，是否收藏）我们可以通过余玹相似度来计算两个物品之间的相似度，如下所⽰：在计算余玹相似度的时候我们只需要考虑两个物品之间的夹⾓的值，也就是cos()的值，⽽不需要关⼼向量的长短。

基于用户协同过滤算法流程一、引言在当今互联网时代，个性化推荐系统已经成为电子商务、社交媒体等领域中不可或缺的一部分。

而基于用户协同过滤算法是其中最为重要和常用的一种方法。

本文将介绍基于用户协同过滤算法的流程，并详细讲解其中的关键步骤和技术。

二、基于用户协同过滤算法概述基于用户协同过滤算法是一种利用用户之间的行为相似性来进行推荐的方法。

其核心思想是：如果两个用户在过去的行为中有相似的偏好，那么他们在未来的偏好也会相似。

基于此，我们可以通过分析用户之间的行为数据，来预测用户可能感兴趣的物品或内容。

三、基于用户协同过滤算法流程1. 数据收集和预处理在进行用户协同过滤算法之前，首先需要收集和预处理相关的数据。

这些数据可以包括用户的行为数据，如浏览记录、购买记录等。

预处理的过程包括数据清洗、去重、归一化等，以保证数据的准确性和一致性。

2. 相似度计算在进行用户协同过滤算法时，需要计算用户之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括余弦相似度、皮尔逊相关系数等。

这些相似度计算方法可以帮助我们找到与目标用户行为最相似的其他用户。

3. 候选物品生成在计算出用户之间的相似度后，我们需要根据相似度来生成候选物品。

这些候选物品是根据其他用户行为推荐给目标用户的。

常用的方法包括基于邻居的方法和基于模型的方法。

4. 推荐物品排序在生成候选物品后，需要对这些物品进行排序，以确定推荐的优先级。

常用的排序方法包括基于用户评分的排序、基于用户行为的排序等。

这些排序方法可以帮助我们将最相关和最有价值的物品推荐给目标用户。

5. 推荐结果评估在进行用户协同过滤算法后，我们需要对推荐结果进行评估。

常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率等。

这些评估指标可以帮助我们判断算法的推荐效果，并进行改进和优化。

四、基于用户协同过滤算法的应用基于用户协同过滤算法在各个领域都有广泛的应用。

在电子商务领域，基于用户协同过滤算法可以为用户推荐他们可能感兴趣的商品，提升用户购物体验和销售额。