详解个性化推荐五大最常用算法

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允中 若朴 编译自 Stats 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。 我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于它。 昨天，一个名为Stats 的博客详解了构建推荐系统的五种方法。 量子位编译如下： 现在，许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐，驱动收入增长。推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。 为了简化这个任务，Statsbot团队写了一份 现有的主要推荐系统算法的概述 。 协同过滤 协同过滤(Collaborative filtering, CF)及其变体是最常用的推荐算法之一。即使数据科学的新手也可以用它来构建自己的个人电影推荐系统，起码可以写在简历上。 我们想给 ………………………………