推荐系统实战之——基于内容CB推荐

目录

1、基于内容推荐原理

2、核心推荐流程

3、python实现

4、总结

基于内容推荐原理 ： 基于内容的推荐算法，根据用户一段时间内的喜欢的数据，以及由此计算出来的用户偏好，为用户推荐相似物品。其中“内容”是指：用户过去一段时间内喜欢的物品，以及由此推算出来的用户偏好。

算法流程： 

1、创建商品特征矩阵。

2、创建用户偏好矩阵。

3、利用余弦相似度公式，计算两个向量夹角，来表述用户对当前商品的喜好程度。

代码实现：https://github.com/SolodanceMagicq/RecommendSys/tree/master/CB

总结：基于内容的推荐算法关键在于构建物品特征向量和用户对物品特征的偏好向量，利用余弦相似度的几何意义表述向量之间的相似度。以此来表达用户对物品的偏好~