1分钟了解协同过滤 pm都懂了

工程架构方向的程序员，看到介绍/搜查/广告等和算法关系的技术，心中或多或少有一丝胆大。但仔细钻研之后，发现其实没有这么难。

当天的1分钟系列，给大家引见下介绍系统中的“协同过滤”，绝无任何公式，保障大伙弄懂。

什么是协同过滤(Collaborative Filtering)?

答：经过找到兴味相投，或许有独特阅历的个体，来向用户介绍感兴味的消息。

举例，如何协同过滤，来对用户A启动电影介绍?

答：简明步骤如下

详细实施步骤如何?

答：简明步骤如下

(1)画一个大表格，横坐标是一切的movie_id，纵坐标一切的user_id，交叉处代表这个用户喜欢这部电影

如上表：

画外音：什么是“喜欢”，须要人为定义，例如阅读过，查找过，点赞过，反正日志里有这些数据

(2)找到用户A(user_id_1)的兴味喜好

如上表，可以看到，用户A喜欢电影{m1, m2, m3}

(3)找到与用户A(user_id_1)具有相反电影兴味喜好的用户个体汇合Set

如上表，可以看到，喜欢{m1, m2, m3}的用户，除了u1，还有{u2, u3}

(4)找到该个体喜欢的电影汇合Set

如上表，具有相反喜好的用户群里{u2, u3}，还喜好的电影汇合是{m4, m5}

画外音：“协同”就体如今这里。

(5)未来用户A(use_id_1)来访问网站时，要介绍电影{m4, m5}给ta。

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