广州可靠的大数据分析培训学校推荐

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大数据平台只是提供了数据获取、存储、计算、应用的技术方案，真正挖掘这些数据之间的关系让数据发挥价值的是各种机器学习算法。在这些算法中，常见的当属智能推荐算法了，接下来就具体的分析一下：

用户的协同过滤推荐

基于用户的协同过滤推荐是根据用户的喜好进行用户分类，然后根据用户分类进行推荐：

基于用户的协同过滤推荐基于用户的协同过滤推荐

用户A和用户C都喜欢商品A和商品B，根据他们的喜好可以分为同类。用户A还喜欢商品D，那么将商品D推荐给用户C，他可能也会喜欢。

现实中，跟我们有相似喜好、品味的人也常常被我们当作同类，我们也愿意去尝试他们喜欢的其他东西。

商品的协同过滤推荐

基于商品的协同过滤推荐则是根据用户的喜好对商品进行分类，然后根据商品分类进行推荐：

基于商品的协同过滤推荐基于商品的协同过滤推荐

喜欢商品B的用户A和用户B都喜欢商品D，那么商品B和商品D就可以分为同类。对于同样喜欢商品B的用户C，很有可能也喜欢商品D，就可以将商品D推荐给用户C。

描述的推荐算法比较简单，但事实上要想做好推荐其实是非常难的，用户不要你觉得他喜欢而要自己觉得喜欢。现实中，有很多智能推荐的效果并不好被用户吐槽是“人工智障”。推荐算法的优化需要不断地收集用户的反馈不断地迭代算法和升级数据。