基于用户的协同过滤算法 UserCF流程图
协同过滤算法
皮尔逊相关度评价
我们选择使用皮尔逊相关度评价来计算多用户与多商品的关系计算。下 面是5个用户对5件商品的评分表。我们通过这些评分计算出商品间的相 关度。
2.2 寻找相似的用户
通过计算5个用户对5件商品的评分我们获得了用户间的相似度数 据。这里可以看到用户A&B, C&D, C&E和D&E之间相似度较高 。下一步, 我们可以依照相似度对用户进行商品推荐。
用户行为 评分 投票 转发
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类型 显式 显式
特征
作用
整数量化的偏好，可能的取值是 [0, n]；n 一般取值为 5 或者是 10
通过用户对物品的评分，可以精确的得到用户的偏好
布尔量化的偏好，取值是 0 或 1
通过用户对物品的投票，可以较精确的得到用户的偏好
显式 布尔量化的偏好，取值是 0 或 1
2.2 寻找相似的用户 （User CF）
我们模拟了5个用户对两件商品的评分, 来说明如何通过用户对不同商品 的态度和偏好寻找相似的用户。在示例中, 5个用户分别对两件商品进行 了评分。这里的分值可能表示真实的购买, 也可以是用户对商品不同行为 的量化指标。例如, 浏览商品的次数, 向朋友推荐商品, 收藏, 分享, 或评 论等等。这些行为都可以表示用户对商品的态度和偏好程度。
点击流
隐式
一组用户的点击，用户对物品感兴趣，需要 进行分析，得到偏好
用户的点击一定程度上反映了用户的注意力，所以它也可以从一定程度上反映用户的喜好。
页面停留时间
隐式
一组时间信息，噪音大，需要进行去噪，分 析，得到偏好
用户的页面停留时间一定程度上反映了用户的注意力和喜好，但噪音偏大，不好利用。
购买
基于用户的协同过滤算法
基于用户的协同过滤算法概述在互联网时代，我们面临的一个重要问题是如何根据用户的个人兴趣和喜好，为用户推荐他们可能感兴趣的内容和产品。
基于用户的协同过滤算法是一种非常有效的推荐系统算法，它通过分析用户之间的相似度来给用户推荐相关的内容。
本文将介绍基于用户的协同过滤算法的原理和实现方法。
1. 算法原理基于用户的协同过滤算法的原理是通过分析用户之间的相似度来产生推荐结果。
它基于这样一个观点：喜欢相似东西的人，可能还会喜欢同类的其他东西。
算法的主要步骤如下：1.1 用户相似度计算首先，我们需要计算用户之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括余弦相似度、欧几里德距离、皮尔逊相关系数等。
这些方法都有各自的优缺点，选择合适的相似度计算方法取决于具体的应用场景。
1.2 邻居用户选择计算用户之间的相似度后，我们可以选择与目标用户最相似的邻居用户。
通常情况下，我们选择与目标用户相似度最高的K个用户作为邻居用户。
1.3 推荐结果生成选定邻居用户后，我们可以通过观察邻居用户与目标用户的行为来生成推荐结果。
通常情况下，我们会根据邻居用户的行为和评分来为目标用户推荐可能感兴趣的内容。
2. 算法实现基于用户的协同过滤算法可以通过编程实现。
下面是一个简单的示例代码：```def user_based_cf(user_ratings, target_user, k):# 计算用户之间的相似度similarities = {}for user in user_ratings:if user != target_user:similarities[user] = cosine_similarity(user_ratings[user], user_ratings[target_user])# 选择邻居用户neighbors = sorted(similarities, key=similarities.get, reverse=True)[:k]# 生成推荐结果recommendations = {}for neighbor in neighbors:for item in user_ratings[neighbor]:if item not in user_ratings[target_user]:if item not in recommendations:recommendations[item] = 0recommendations[item] +=user_ratings[neighbor][item] * similarities[neighbor]sorted_recommendations = sorted(recommendations,key=recommendations.get, reverse=True)return sorted_recommendations```在上述代码中，user_ratings是一个字典，它存储了每个用户的评分数据。
推荐系统基于协同过滤
推荐系统基于协同过滤3. 基于协同过滤的推荐算法（⽤户和物品的关联）协同过滤（Collaborative Filtering，CF）-- ⽤户和物品之间关联的⽤户⾏为数据①基于近邻的协同过滤 基于⽤户（User-CF） --⽤户画像 基于物品（Item-CF） -- 基于内容-特征⼯程②基于模型的协同过滤 奇异值分解（SVD） 潜在语义分析（LSA） ⽀撑向量机（SVM）协同过滤CF -- ⽤户⾏为数据基于内容（Content based，CB）（物品的信息拿不到基于内容就⽆法做了）主要利⽤的是⽤户评价过的物品的内容特征，⽽CF⽅法还可以利⽤其他⽤户评分过的物品内容CF 可以解决 CB 的⼀些局限（⽤户评价可得出物品的好坏，但CF⽆法做出冷启动，基于⼤量数据） 物品内容不完全或者难以获得时，依然可以通过其他⽤户的反馈给出推荐 CF基于⽤户之间对物品的评价质量，避免了CB仅依赖内容可能造成的对物品质量判断的⼲扰 CF推荐不受内容限制，只要其他类似⽤户给出了对不同物品的兴趣，CF就可以给⽤户推荐出内容差异很⼤的物品（但有某种内在联系）分为两类：基于近邻和基于模型①. 基于近邻的推荐基于近邻（基于⽤户之间的关联）的推荐系统根据的是相同“⼝碑”准则是否应该给Cary推荐《泰坦尼克号》？基于⽤户的协同过滤（User-CF）⽤户的⾏为数据基于⽤户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有⽤户对物品的偏好，发现与当前⽤户⼝味和偏好相似的“邻居”⽤户群，并推荐近邻所偏好的物品在⼀般的应⽤中是采⽤计算“K- 近邻”的算法；基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前⽤户进⾏推荐User-CF 和基于⼈⼝统计学的推荐机制 两者都是计算⽤户的相似度，并基于相似的“邻居”⽤户群计算推荐 它们所不同的是如何计算⽤户的相似度：基于⼈⼝统计学的机制只考虑⽤户本⾝的特征，⽽基于⽤户的协同过滤机制可是在⽤户的历史偏好的数据上计算⽤户的相似度，它的基本假设是，喜欢类似物品的⽤户可能有相同或者相似的⼝味和偏好基于物品的协同过滤（Item-CF）基于项⽬的协同过滤推荐的基本原理与基于⽤户的类似，只是使⽤所有⽤户对物品的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据⽤户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给⽤户Item-CF 和基于内容（CB）的推荐 其实都是基于物品相似度预测推荐，只是相似度计算的⽅法不⼀样，前者是从⽤户历史的偏好推断，⽽后者是基于物品本⾝的属性特征信息同样是协同过滤，在基于⽤户和基于项⽬两个策略中应该如何选择呢？ 电商、电影、⾳乐⽹站，⽤户数量远⼤于物品数量 新闻⽹站，物品（新闻⽂本）数量可能⼤于⽤户数量User-CF 和 Item-CF 的⽐较同样是协同过滤，在 User-CF 和 Item-CF 两个策略中应该如何选择呢？Item-CF 应⽤场景-- ⽤户⾏为数据 -- 主流 基于物品的协同过滤（Item-CF）推荐机制是 Amazon 在基于⽤户的机制上改良的⼀种策略。
推荐算法之基于用户的协同过滤算法
即在计算用户相似性的时候，需要降低热门物品的影响(通过计算流行度来实现，然后用1/N(i)来计算公共行为比重，N(i)表示流行度，这样，流行度高的物品所占比重就比较低)
第二步则比较简单，选出K个和用户u最相似的用户，把他们喜欢过的物品并且用户u没有喜欢过的物品推荐给u即可。
这里面K的选择非常重要。
K越大，推荐的结果就越热门，流行度就越高，同时覆盖率越低，因为基本推荐的都是流行的物品
本文作者 wangyuquanliuli
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CollaborativeFiltering（协同过滤）算法详解
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。
基于用户的协同过滤算法详细设计
基于用户的协同过滤算法详细设计好，今天咱们来聊聊“基于用户的协同过滤算法”这回事。
听起来是不是有点头疼，感觉像是上大学时看不懂的那种数学题？别急，今天咱们就用最轻松、最通俗的语言，一步一步搞明白这玩意儿到底是怎么一回事。
首先呢，什么是协同过滤？你有没有过在某个网站上买东西，结果它推荐你一些你从没想过要买的东西，但你点进去之后却觉得：“哎呀，这个真不错！”嗯，对，就是那种感觉。
协同过滤其实就是通过其他用户的行为，来推荐给你可能会喜欢的东西。
它的核心就是“别人喜欢的，我也许也喜欢”。
说白了，大家互相帮忙，分享各自的口味。
你喜欢某样东西，可能有一大堆人也喜欢，而这些人也许看过一些你没注意到的东西。
所以它会告诉你：“嘿，看这里，这个你可能喜欢！”听起来是不是很神奇？不过呢，这个“基于用户的协同过滤”还不止这么简单。
它背后其实是通过分析用户之间的相似性来工作的。
怎么理解呢？比如你喜欢喝咖啡，那系统就会找到一些与你口味相似的人，然后看看他们都喜欢什么。
假如那些人都去买了某款新款的咖啡机，那么这个推荐给你，基本上你也不太会拒绝。
因为你俩的口味差不多嘛，可能就那么几道口味不合，你差不多的推荐你一般也就会点个赞。
好啦，大家都知道，世上没有两片完全相同的叶子。
每个人都有独特的兴趣爱好，有人喜欢蓝色，有人喜欢绿色，有人喜欢重口味，有人偏清淡。
说起来，“基于用户的协同过滤”就是要把这些个性化的东西搞清楚。
它会把你和其他人进行对比，找到“相似用户”，而不是拿你的兴趣去和全世界的用户做个大比拼，效率低得可怕，根本行不通。
那为什么要搞这种用户相似性呢？其实就像是我们在生活中，喜欢找志同道合的朋友。
当你喜欢某个歌手的时候，你会找到有相同爱好的朋友一起聊个天。
因为聊得来，才有话题嘛。
这个原理在协同过滤中就是“相似度”的体现。
它就是通过找出你和其他用户在兴趣上的重叠，来推送那些你可能还没发现的东西。
你根本不用自己去发掘，全都靠别人帮你做了筛选。
大量数据的协同过滤算法
大量数据的协同过滤算法协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种常用的推荐算法，通过分析用户的历史行为、偏好和兴趣，来预测和推荐用户可能感兴趣的物品或者内容。
随着互联网的发展和大数据时代的到来，协同过滤算法在个性化推荐系统中得到广泛应用。
大量数据的协同过滤算法有两种常见的方法：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。
1. 基于用户的协同过滤算法：基于用户的协同过滤算法（User-Based Collaborative Filtering）是最早被提出的协同过滤算法之一，它的核心思想是通过计算用户之间的相似度，为目标用户推荐与其有共同兴趣的物品。
算法的步骤如下：- 构建用户-物品矩阵，矩阵中的每一个元素表示用户对物品的评分。
- 计算用户之间的相似度，常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
- 根据用户之间的相似度，预测目标用户对未评分物品的评分。
- 根据预测的评分，为目标用户推荐评分较高的物品。
2. 基于物品的协同过滤算法：基于物品的协同过滤算法（Item-Based Collaborative Filtering）是相较于基于用户的协同过滤算法的一种改进方法。
它的核心思想是通过计算物品之间的相似度，为目标用户推荐与其喜欢的物品相似的物品。
算法的步骤如下：- 构建用户-物品矩阵，矩阵中的每一个元素表示用户对物品的评分。
- 计算物品之间的相似度，常用的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
- 根据物品之间的相似度，预测目标用户对未评分物品的评分。
- 根据预测的评分，为目标用户推荐评分较高的物品。
尽管基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法在具体实现上有所不同，但它们的核心思想是相似的：通过分析用户或物品之间的相似度，来预测用户对未评分物品的评分，从而实现个性化推荐。
然而，在大量数据的情况下，传统的协同过滤算法存在一些问题：1. 稀疏性问题：在大量数据的情况下，用户对物品的评分往往是非常稀疏的，即用户只对少数物品进行了评分。
基于用户协同过滤算法流程
基于用户协同过滤算法流程用户协同过滤算法是一种常用的推荐算法，它通过分析用户行为和相似兴趣来为用户推荐个性化的信息。
在这篇文章中，我将介绍用户协同过滤算法的流程，包括数据预处理、相似度计算和推荐结果生成。
一、数据预处理在使用用户协同过滤算法之前，需要对原始数据进行预处理。
首先，我们需要收集用户的行为数据，包括用户对物品的评分、点击、购买等信息。
这些数据可以来自于网站的日志记录或用户的历史行为数据。
接下来，我们需要对数据进行清洗和转换。
清洗数据的目的是去除异常值和噪声，确保数据的准确性和一致性。
转换数据的目的是将原始数据转换为算法所需的格式，通常是将数据表示成用户-物品矩阵的形式。
二、相似度计算相似度计算是用户协同过滤算法的核心步骤。
在这一步中，我们需要根据用户的行为数据计算用户之间的相似度。
常用的相似度计算方法有欧氏距离、余弦相似度和皮尔逊相似度等。
对于用户之间的相似度计算，可以使用不同的方法。
一种常用的方法是基于用户的相似度计算，即计算用户之间行为的相似度。
另一种方法是基于物品的相似度计算，即计算物品之间被用户同时喜欢的程度。
三、推荐结果生成在相似度计算完成后，我们可以根据用户的相似度为其生成个性化的推荐结果。
常用的推荐方法有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是根据用户之间的相似度来为用户推荐相似用户喜欢的物品。
具体而言，对于目标用户，我们可以找到与之相似度最高的K个用户，然后将这K个用户喜欢的物品推荐给目标用户。
基于物品的协同过滤是根据物品之间的相似度来为用户推荐相似物品。
具体而言，对于目标用户，我们可以找到其已经喜欢的物品，然后根据这些物品的相似度找到与之相似的物品进行推荐。
四、评估和改进推荐算法的评估是为了衡量算法的准确性和效果。
常用的评估指标有准确率、召回率和覆盖率等。
通过评估指标，我们可以了解算法的优劣，并进行进一步的改进。
在改进算法时，可以考虑引入其他的特征和算法。
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UserCF算法主要流程：
主要全局变量：
const int usersum = 6040; //用户总数
const int itemsum =3952; //项目总数
const int N =10; //为用户推荐前N个物品
int trainuser[usersum][itemsum]={0}; //训练集合user item rate矩阵
int test[usersum][itemsum]={0}; //测试集合user item rate矩阵
struct _simi
{
double value; //相似值
int num; //相似用户号
};
_simi simiUser[usersum][usersum]; //排序后的相似性矩阵double trainuserItem[usersum][itemsum]={0.0}; // user item 兴趣程度矩阵int recommend[usersum][N]={0}; //为每个用户推荐N个物品
拆分数据集函数int SplitData(int m, int k) 主要流程：
将数据集拆分为测试集test和训练集trainuser，其中1/m为测试集,取不同的k<=m-1值在相同的随即种子下可得到不同的测/训集合
计算用户之间相似度函数double Simility(int* Ua, int*Ub)主要流程：计算用户Ua和Ub的相似性，返回值为Ua和Ub的相似度
用户相似性矩阵排序函数int sort(double *simArr,_simi *simStruct)主要流程：根据相似性由高到低排序，每行第一个是自己
用户i对物品j预测兴趣程度函数double getUserLikeItem(int i,int j,int k)主要流程：
利用k个最近邻来计算
推荐函数int getRecommend()主要流程：通过物品兴趣程度，推荐前N个。