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智能推荐系统：协同过滤算法_（9）.协同过滤算法的实现与优化.docx

发布：2025-03-23约1.58万字共26页下载文档

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协同过滤算法的实现与优化

在上一节中，我们讨论了协同过滤算法的基本概念和类型。现在，我们将深入探讨如何实现协同过滤算法，并对其进行优化以提高推荐系统的性能。本节将分为以下几个部分：

用户-物品矩阵的构建

基于用户的协同过滤

基于物品的协同过滤

矩阵分解技术

深度学习在协同过滤中的应用

评估推荐系统性能

实战案例：使用Python实现协同过滤推荐系统

1.用户-物品矩阵的构建

用户-物品矩阵是协同过滤算法的基础数据结构。该矩阵的每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，矩阵中的每个元素表示用户对物品的评分或交互情况。构建用户-物品矩阵是实现推荐系统的第一步

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