目录:
定义-协同过滤（CF）是什么意思？
协作过滤（CF）是一种通常用于在Web上建立个性化推荐的技术。 一些使用协作过滤技术的流行网站包括Amazon，Netflix，iTunes，IMDB，LastFM，Delicious和StumbleUpon。 在协同过滤中，算法用于通过汇总来自多个用户的偏好来自动预测用户的兴趣。Techopedia解释了协同过滤（CF）
例如，亚马逊之类的网站可能会建议购买书籍A和B的客户也购买书籍C。 这是通过比较购买相同书籍的人的历史偏好来完成的。
协作过滤的不同类型如下：
- 基于内存：此方法利用用户评分信息来计算用户或项目之间的相似度。 然后，将这种计算出的相似度用于提出建议。
- 基于模型：通过使用数据挖掘来创建模型，并且系统会根据训练数据学习算法以查找习惯。 然后使用这些模型来得出实际数据的预测。
- 混合：各种程序结合了基于模型和基于内存的CF算法。
