沙洲职业工学院学报
沙洲職業工學院學報
사주직업공학원학보
JOURNAL OF SHAZHOU POLYTECHNICAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2015年
1期
3-7
,共5页
Python%推荐系统%相似性分析%协同过滤
Python%推薦繫統%相似性分析%協同過濾
Python%추천계통%상사성분석%협동과려
Python%recommender systems%similarity analysis%collaborative filtering
推荐系统是根据用户在电子商务网站上的购买和浏览记录，将用户感兴趣的物品主动推荐给用户。有两种主要的推荐方法，一种是基于用户相似的推荐，一种是基于项目相似的推荐。文中介绍了计算用户或项目的相似程度的常用方法，诸如欧式距离、曼哈顿距离、皮尔逊相关系数、余弦相关性等算法。在本章的最后，还给出了一个基于项目协同过滤的推荐系统的Python分析和计算。
推薦繫統是根據用戶在電子商務網站上的購買和瀏覽記錄，將用戶感興趣的物品主動推薦給用戶。有兩種主要的推薦方法，一種是基于用戶相似的推薦，一種是基于項目相似的推薦。文中介紹瞭計算用戶或項目的相似程度的常用方法，諸如歐式距離、曼哈頓距離、皮爾遜相關繫數、餘絃相關性等算法。在本章的最後，還給齣瞭一箇基于項目協同過濾的推薦繫統的Python分析和計算。
추천계통시근거용호재전자상무망참상적구매화류람기록，장용호감흥취적물품주동추천급용호。유량충주요적추천방법，일충시기우용호상사적추천，일충시기우항목상사적추천。문중개소료계산용호혹항목적상사정도적상용방법，제여구식거리、만합돈거리、피이손상관계수、여현상관성등산법。재본장적최후，환급출료일개기우항목협동과려적추천계통적Python분석화계산。
According to user’s purchasing history and browsing records on e-commerce web sites, the recommender system will recommend the user’s interested items to the user. There are two main recommendations, one based on the similarity of the user, the other based on the similarity of the item. Common algorithms of calculating the similarity of the user or item, such as Euclidean distance, Manhattan distance, Pearson correlation coefficient and Cosine similarity is introduced. In the end of this paper, the analysis and calculation of an item-based collaborative filtering recommendation system with Python is also given.
