我目前正在研究一个使用协同过滤的推荐系统。现在我正在研究一种面向电影推荐的良好/高效算法。我很困惑，因为有很多算法，比如皮尔逊相关系数。所以我不知道要使用/实现什么。
你能给我一个好的/有效的算法吗？还是一个为算法提供一个很好的例子或模拟的网站？谢谢您的帮助！
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给这篇关于 Netflix Prize 的论文阅读Netflix Prize。通常，“最先进的技术”是矩阵分解的一些变体，例如OrdRec。查看 Funk 博客FunkSVD，它将为您提供关于实现 CF 矩阵分解技术的开始的一个很好的简单解释。
于 2013-07-04T16:11:51.973 回答
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矩阵分解（Python 中的一个例子）是一个很好的起点。此外，我推荐Ed Chen 的博客和海量数据集的挖掘作为对用于解决此类问题的各种方法的很好的介绍。对我来说，使用这类数据的有趣之处在于稀疏的数量，当然存在实际限制，Emmanual Candes的论文似乎阐明了这一领域，出色的高级工作。
于 2013-07-04T18:19:05.903 回答