下载文档原格式
推荐系统的协同过滤算法一、引言随着互联网的普及和发展，人们接触到的信息越来越丰富。
在海量信息中，如何找到适合自己的内容，成为了人们关注的焦点。
推荐系统就是为了解决这个问题而被广泛应用的一种技术。
推荐系统的主要任务是根据用户的历史行为和兴趣爱好，向用户推荐最可能感兴趣的内容，从而提高用户的满意度。
协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法之一。
协同过滤算法的主要思想是根据用户历史行为中的相似度关系，推荐给用户相似的内容。
本文将介绍协同过滤算法的原理、分类以及常见的实现方式，帮助读者更好地理解和应用该算法。
二、协同过滤算法原理协同过滤算法的核心思想是根据用户历史行为中的相似度关系，推荐给用户相似的内容。
协同过滤算法可以分为两类：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
基于用户的协同过滤算法是指根据用户历史喜好的相似度来预测用户对其未看过的内容是否感兴趣。
例如，在电影推荐系统中，可以通过用户对电影的评分行为来构成用户的历史行为数据，根据用户历史行为的相似度以及已看电影的评分情况，预测用户对其他电影的评分。
基于物品的协同过滤算法是指根据内容相似性来预测用户对其未看过的内容是否感兴趣。
例如，在电影推荐系统中，可以构建电影与电影之间的相似性关系，根据用户历史行为中已经看过电影的评分情况，预测用户对其他电影的评分。
三、基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法是通过用户历史行为的相似度来预测用户对未知内容的评分。
其中，用户历史行为可以包括用户看过的电影、听过的歌曲、浏览过的网页等，具体实现方式有以下几种。
1. 基于用户的相似度基于用户的相似度是指通过计算用户历史行为之间的相似度，来预测用户对未知内容的评分。
例如，在电影推荐系统中，可以先计算用户之间的相似度，然后根据相似度高的用户的评分预测目标用户对未知电影的评分。
计算用户之间的相似度通常采用余弦相似度，计算公式如下：$similarity(u_i,u_j)=\frac{\sum_{k=1}^np_{ik}p_{jk}}{\sqrt{\sum _{k=1}^np_{ik}^2}\sqrt{\sum_{k=1}^np_{jk}^2}}$其中，$p_{ik}$表示用户$i$对物品$k$的评分，$n$表示物品总数。
什么是协同过滤推荐算法？剖析千⼈千⾯的⼤脑——推荐引擎部分，其中这篇是定位：对推荐引擎中的核⼼算法：协同过滤进⾏深挖。
⾸先，千⼈千⾯融合各种场景，如搜索，如feed流，如⼴告，如风控，如策略增长，如购物全流程等等；其次千⼈千⾯的⼤脑肯定是内部的推荐引擎，这⾥有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进⾏“细分推荐排序”；最后是推荐引擎的算法⼜以“协同过滤”为最核⼼、最主流热门，也是当下众多内容型、电商型、社交⼯具、分发型的基础。
由于协同过滤的算法介绍，⽹上也蛮多但⽚段化。
要么侧重讲“原理流程”，这个占了4成；要么讲算法公式，这个占5成；还有1成是偏向业务的理解，但这个笼统很难参考。
因此，这篇是属于推荐引擎-理论搭建体系-之⼆，PM可以侧重关注：（1）了解协同过滤之前，先知道什么是：集体智慧。
（没有对⽐就没有“感知”，这个集体智慧是更好帮助了解、对⽐协同过滤。
因为⽹上很多⽚段化的⽂章，没有对⽐出来，不利于PM去联想和学习的）（2）了解什么是协同过滤（这点偏向理论，⽹上的很多也如此。
但我挑选了精简部分，就只要2点关键：1知道它有什么作⽤，2为什么需要是它）（3）学习协同过滤的核⼼。
要实现包括三⼤重要部分：【⼲货，核⼼】1. ⼀是收集⽤户偏好（知道为什么要收、收哪些哪样的、如何收集、收集过程有什么原则？）；2. ⼆是找到相似的⽤户或者物品（这⾥的核⼼有2⼤⽅⾯：1是怎样定义算“相似”，属于相似度问题，⽤什么公式去计算、有什么特点；2是相似邻居问题，可⽤什么公式计算两个相似邻居）；3. 三是计算推荐（这⾥核⼼是基于物品的⽅式是如何计算推荐、基于⽤户⼜是如何、两者PK⼜有什么差异点，如在场景，多样性）每个部分再挖出各个关键点、（学习，不是了解，是学习）（4）举个推荐引擎中-应⽤协同过滤的实践案例。
国外的产品案例。
（包括如何使⽤，⽤什么公式，什么场景，有什么问题，怎么解决，代码层⾯附录。
PS：为什么选国外呢？是因为这个推荐最早是应⽤于国外，不管是算法还是理论层⾯，确实要⽐国内深究多⼀分，觉得⽐较客观，可以参考和适⽤更强，这点可以跳着看。
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。
机器学习算法day03_协同过滤推荐算法及应用课程大纲课程目标：1、理解协同过滤算法的核心思想2、理解协同过滤算法的代码实现3、掌握协同过滤算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定4、1. CF协同过滤推荐算法原理1.1 概述什么是协同过滤(Collaborative Filtering, 简称CF)？首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。
这就是协同过滤的核心思想。
协同过滤算法又分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法1.2 案例需求如下数据是各用户对各文档的偏好：现在需要基于上述数据，给A用户推荐一篇文档1.3 算法分析1.3.1 基于用户相似度的分析直觉分析：“用户A/B”都喜欢物品A和物品B，从而“用户A/B”的口味最为相近因此，为“用户A”推荐物品时可参考“用户B”的偏好，从而推荐D这种就是基于用户的协同过滤算法UserCF指导思想1.3.2 基于物品相似度的分析直觉分析：物品组合(A,D)被同时偏好出现的次数最多，因而可以认为A/D两件物品的相似度最高，从而，可以为选择了A物品的用户推荐D物品这种就是基于物品的协同过滤算法ItemCF指导思想1.4 算法要点1.4.1、指导思想这种过滤算法的有效性基础在于：1、用户偏好具有相似性，即用户可分类。
这种分类的特征越明显，推荐准确率越高2、物品之间具有相似性，即偏好某物品的人，都很可能也同时偏好另一件相似物品1.4.2、两种CF算法适用的场景什么情况下使用哪种算法推荐效果会更好？不同环境下这两种理论的有效性也不同，应用时需做相应调整。
a.如豆瓣上的文艺作品，用户对其的偏好程度与用户自身的品位关联性较强；适合UserCFb.而对于电子商务网站来说，商品之间的内在联系对用户的购买行为影响更为显著。
图录图2.1 协同过滤过程 (7)图2.2 基于物品(Item-based)模型 (8)图2.3 PMF模型图 (13)图2.4 用户物品二分图模型 (14)图2.5 准确率和召回率描述 (17)图3.1 推荐算法框架 (20)图3.2 Book-Crossing数据集中的User表 (21)图3.3 Last.fm数据集中男女用户分布 (21)图3.4 用户组示例图 (22)图3.5 部分职业分类树 (23)图3.6 k-medoids算法示例图 (25)图3.7 项目-用户组偏好矩阵 (27)图3.8 融合项目偏好信息的PMF模型 (28)图3.9 参数变化对比图 (32)图3.10 用户组个数对RMSE的影响 (33)图3.11 特征个数对RMSE的影响 (34)图4.1 算法框架图 (39)图4.2 算法整体流程图 (40)图4.3 用户项目关系二分图 (42)图4.4 评分相似度计算流程 (44)图4.5 物品-标签二分图模型 (45)图4.6 资源分配过程 (46)图4.7 标签流行度长尾分布 (48)图4.8 MovieLens数据可视化图 (49)图4.9F1对比图 (50)图4.10不同参数下的F1值变化情况 (51)图4.11 准确率对比图 (52)图4.12 召回率对比图 (52)图4.13 推荐列表长度对F1的影响 (53)图4.14 3种算法推荐质量对比 (53)图5.1 TSRS系统架构图 (55)图5.2 业务层 (56)图5.3 数据存储层 (57)图5.4 TSRS数据库E-R图 (60)图5.5 环境搭建 (60)图5.6 Redis服务 (61)图5.7 管理员登录 (62)图5.8 主题后台管理首页 (63)图5.9 添加主题资源 (63)图5.10 移动端登录 (64)图5.11 主题推荐界面 (64)图5.12 主题详情推荐 (64)表录表2.1 用户-项目评分矩阵 (9)表2.2 获取各种评测指标的途径 (17)表3.1 用户组划分伪代码 (26)表3.2 不同特征维度下参数对RMSE的影响 (33)表4.1 算法伪代码 (41)表4.2 CF-IT算法与CF-Tag算法准确率与召回率对比 (54)表5.1 用户信息表(tb_tm_user) (58)表5.2评分表(tb_tm_rate) (58)表5.3主题资源信息表(tb_tm_theme_info) (59)表5.4 主题资源表(tb_tm_theme) (59)表5.5主题推荐表(tb_tm_recommend) (59)第1章绪论1.1研究背景及意义近年来，随着计算机技术和网络技术的飞速发展，互联网(Internet)改变了人们消费、出行、学习以及获取信息的方式，普通用户在享受Internet带来便捷的同时，也面临着越来越严重的冗余信息过滤，即所谓的“信息超载”问题。
信息推荐系统中的协同过滤技术汇报人：日期:CATALOGUE目录•协同过滤技术概述•基于用户的协同过滤•基于物品的协同过滤•基于矩阵分解的协同过滤•协同过滤技术的挑战与解决方案•信息推荐系统发展趋势与展望01协同过滤技术概述定义与分类定义协同过滤技术是一种基于用户行为分析的推荐算法，通过寻找具有相似兴趣的用户群体，挖掘群体行为模式，从而预测用户对物品的喜好程度。
分类协同过滤技术可分为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以用户行为数据为基础，通过计算用户之间的相似度来推荐物品；基于物品的协同过滤则以物品之间的相似度为基础，通过用户对物品的评分来推荐相似度高的物品。
工作原理：协同过滤技术通过分析用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度或物品之间的相似度，然后根据相似度排序，推荐最相似的用户或物品。
技术特点：协同过滤技术具有如下特点充分利用用户行为数据，发掘用户兴趣；无需对物品进行复杂的特征提取，简单高效；可以根据不同场景和需求进行灵活的扩展和调整。
工作原理与技术特点010*******基于用户的协同过滤可以用于新闻推荐系统，通过分析用户的浏览历史和兴趣偏好，推荐相关领域的新闻。
在信息推荐系统中的应用新闻推荐在电商平台上，协同过滤技术可以应用于商品推荐，根据用户的历史购买行为和评分，推荐与用户兴趣相似的商品。
电商推荐基于用户的协同过滤可以用于电影推荐，通过分析用户的观影记录和评价，推荐与用户喜好相似的电影。
电影推荐02基于用户的协同过滤通过计算两个用户评分的夹角，评估他们的偏好相似程度。
余弦相似度一种基于协方差矩阵的方法，衡量两个用户评分的线性相关性。
皮尔逊相关系数通过比较两个用户共同评价过的项目集合，来评估他们的偏好相似程度。
Jaccard相似度用户相似度计算方法03基于神经网络的预测使用神经网络模型学习用户评分模式，并对未评价项目进行预测。
用户评分预测方法01基于平均值的预测根据用户的历史评分，预测其对未评价项目的评分。
基于协同过滤的推荐算法
协同过滤推荐算法是一种基于用户行为的推荐算法。
它基于用户之间的共同点，以及它们在不同时间的不同行为，来建立用户之间的相似度。
它利用用户之间的相似度，来预测用户可能会喜欢的物品。
协同过滤推荐算法通过分析用户之间的行为来构建推荐引擎，例如一些购买记录、评论记录等。
通过分析不同用户之间的行为，协同过滤推荐算法可以把用户分组，并基于他们之间的行为，给他们推荐相似的物品。
协同过滤推荐算法在实际应用中有很多优势。
首先，它不需要了解用户的具体信息，只需要知道用户的行为，可以有效地建立用户之间的相似度。
其次，它可以实时更新，以适应用户的变化。
第三，协同过滤推荐算法可以更精准地推荐适合用户的物品。
协同过滤推荐算法是一种非常有效的推荐算法，它可以有效地建立用户之间的相似度，实时更新，以适应用户的变化，并更精准地推荐适合用户的物品。
由于它的优势，它已经广泛应用于电子商务、搜索引擎、新闻推荐等领域。
协同过滤1 什么是协同过滤协同过滤是利⽤集体智慧的⼀个典型⽅法。
要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，⾸先想⼀个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？⼤部分的⼈会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，⽽我们⼀般更倾向于从⼝味⽐较类似的朋友那⾥得到推荐。
这就是协同过滤的核⼼思想。
换句话说，就是借鉴和你相关⼈群的观点来进⾏推荐，很好理解。
2 协同过滤的实现要实现协同过滤的推荐算法，要进⾏以下三个步骤：收集数据——找到相似⽤户和物品——进⾏推荐3.收集数据这⾥的数据指的都是⽤户的历史⾏为数据，⽐如⽤户的购买历史，关注，收藏⾏为，或者发表了某些评论，给某个物品打了多少分等等，这些都可以⽤来作为数据供推荐算法使⽤，服务于推荐算法。
需要特别指出的在于，不同的数据准确性不同，粒度也不同，在使⽤时需要考虑到噪⾳所带来的影响。
4.找到相似⽤户和物品这⼀步也很简单，其实就是计算⽤户间以及物品间的相似度。
以下是⼏种计算相似度的⽅法(可以在)：欧⼏⾥德相似度（Euclidean Distance）最初⽤于计算欧⼏⾥德空间中两个点的距离，以两个⽤户x和y为例⼦，看成是n维空间的两个向量x和y, x i表⽰⽤户x对item i的喜好值，y i表⽰⽤户y对item i的喜好值，他们之前的欧⼏⾥德距离是对应的欧⼏⾥德相似度，⼀般采⽤以下公式进⾏转换：距离越⼩，相似度越⼤在taste⾥，计算user之间和item之前欧⼏⾥德相似度的类是EuclideanDistanceSimilarity。
⽪尔逊相似度（Pearson Correlation Coefficient）⽪尔逊相关系数⼀般⽤于计算两个定距变量间线性相关的紧密程度，它的取值在[-1,+1]之间。
当取值⼤于0时表⽰两个变量是正相关的，即⼀个变量的值越⼤，另⼀个变量的值也会越⼤；当取值⼩于0时表⽰两个变量是负相关的，即⼀个变量的值越⼤，另⼀个变量的值反⽽会越⼩。
