时至2020年,个性化推荐可谓风生水起,Youtube,Netflix,甚至于Pornhub,这些在互联网上叱咤风云的流媒体大鳄无一不靠推荐系统吸引流量变现,一些电商系统也纷纷利用精准推荐来获利...,比如Amzon和Shopfiy等等,精准推荐用事实告诉我们,流媒体和商品不仅仅以内容的传播,它还能是一种交流沟通的方式。
...那么如何使用python语法构造一套属于我们自己的推荐系统呢,这里推荐协同过滤算法,它隶属于启发式推荐算法(Memory-based algorithms),这种推荐算法易于实现,并且推荐结果的可解释性强...假设我们是一个在线手机平台,有一些用户的购买数据和打分记录
phone.txt
1,华为p30,2.0
1,三星s10,5.0
1,小米9,2.6
2,华为p30,1.0
2,vivo,...,而用户3买的手机则完全不一样,所以用户3的存在可以理解为一种检查机制,用来验证推荐系统的可用性,因为以用户3的购买记录来看,理论上不应该将用户3的手机推荐给用户1和2,反过来用户1和用户2买过的手机也不会推荐给拥护