第五章 深度学习

二、推荐系统

2. 协同过滤及实现

2.1 基于物品的协同过滤推荐技术(评分)

2.2 基于物品的协同过滤算法(Item_CF)

2.3 基于用户的协同过滤算法（user-based collaboratIve filtering）

2.4 基本原理

2.5 ICF

计算物品之间的相似度；

根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

2.5.1 步骤

2.5.2 计算物品之间相似度

2.5.3 相似度计算方式

2.5.4 生成推荐列表

2.5.5 代码片段

2.5.6 运行

为用户 ID 为 3 的用户推荐其未关注的 10 部电影。

2.6 区别

2.7 偏好收集

2.8 评价指标