一.基本概念和原理

智能推薦的方法有很多，包括基于內容推薦，協同過濾推薦，基于關聯規則，基于知識推薦，基于效用推薦和組合推薦。

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基于內容推薦，就是根據用戶過去的行為記錄來向用戶進行推薦相似的產品。

缺點：由于內容高度匹配，導致內容的精準度比較差，而且有冷啟動的問題，對于新用戶不能提供可靠的結果，對于新用戶需要積累一段時間后的內容才能夠推薦。而且只有維度增加才能增加推薦的精度，但是維度增加會導致計算量巨大。

協同過濾算法，主要是找出和你口味相近的用戶，根據他的喜好來預測你的喜好。這個方法可能可以挖掘用戶的潛在喜好，但是也存在無法向新用戶推薦的問題。一個重要環節就是如何選擇合適的相似度計算方法。常用的方法是余玄相似度法和皮爾遜相關系數。

皮爾遜

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言应用实战系列（三）-智能推荐模型的构建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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