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    基于协同过滤的推荐引擎(理论部分)

    记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西

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    基于协同过滤的推荐引擎(理论部分)

    记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的,大概的猜测有两种:一种是看你听过的和收藏过的音乐,再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐,把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你;另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型,然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题,第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性,比如一个音乐要打几个类型的标签,属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多,它最大的特点就是忽略了推荐的东西

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