推薦系統學習(一)

推薦系統的學習：
分類：
根據實時性：

• 離線推薦
• 實時推薦
  根據是否個性化分類：
• 基於統計的推薦
• 個性化推薦
  根據推薦原則分類：
• 基於相似度的推薦
• 基於知識的推薦/基於規則的推薦
• 基於模型的推薦/基於機器的推薦
  根據數據源分類：
• 基於人口統計學的推薦 基於用戶的推薦 用戶畫像之類
• 基於內容的推薦
• 基於協同過濾的推薦/俗語：基於行爲的推薦
  
  
  
  基於協同過濾的推薦算法：
  
  用戶對電影的評分。根據用戶打分的情況去篩選用戶可能喜歡的電影。
• 基於近鄰的協同過濾
  • 基於物品(Item-CF)
  • 基於用戶()
• 基於模型的協同過濾
  • 潛在語義分析
  • 奇異值分解
  • 支撐向量機