协同过滤推荐算法流程图

协同过滤（Collaborative Filtering）是一种常用的推荐系统算法，它基于用户的历史行为或项目之间的相似性进行推荐。下面是协同过滤的基本流程图概述：

1. **数据收集**：
- 收集用户对物品的评分或行为数据，比如电影评分、购物历史等。

2. **用户-项目矩阵**：
- 构建用户-项目评分矩阵，矩阵中的每个元素代表用户对项目的评价。

3. **用户相似度计算**：
- 对于每一个用户，找出与其评分相似度高的其他用户，常用的方法有皮尔逊相关系数、余弦相似度等。

4. **邻居选择**：
- 确定每个用户的一组“邻居”或称为“相似用户”，通常选择一定数量的最相似用户。

5. **预测或生成推荐**：
- 对于目标用户未评分的项目，通过其邻居的评分，预测他们可能会喜欢的项目。

6. **基于邻居的推荐**：
- 采用简单平均、加权平均、聚类算法（如基于内容的协同过滤）或其他机器学习模型（如矩阵分解方法，如SVD或ALS）来计算目标用户可能的评分。

7. **结果排序**：
- 将预测评分最高的项目按照得分排序，生成推荐列表。

8. **评估与更新**：
- 反馈用户对新推荐的反馈，不断优化和调整推荐策略。

相关问题

基于用户的协同过滤算法流程图

基于用户的协同过滤算法是一种推荐系统算法，它通过分析用户的历史行为来推荐相似兴趣的物品。其基本流程如下：

1. 收集用户行为数据，包括用户的评分、浏览、购买等行为。
2. 计算用户之间的相似度，一般采用余弦相似度等方法来计算。
3. 找出与目标用户最相似的K个用户，这些用户被称为邻居。
4. 根据邻居的历史行为，预测目标用户对未评价过的物品的评分。
5. 为目标用户推荐评分最高的N个物品。

新老用户推荐算法流程图

新老用户推荐算法的流程图如下：


1. 数据预处理：将用户行为数据进行清洗、去重、排序等操作，得到每个用户的历史行为数据。

2. 特征提取：从用户的历史行为数据中提取用户的特征，包括用户的偏好、兴趣、行为习惯等信息。

3. 用户相似度计算：根据用户的特征，计算出用户之间的相似度，可以使用余弦相似度等指标进行计算。

4. 候选物品集生成：从所有物品中筛选出一部分与目标用户相似度较高的物品作为候选物品集。

5. 物品推荐排序：根据候选物品集中每个物品的相关度、热度等指标，对候选物品集进行排序，得到最终的推荐列表。

对于新用户，由于其历史行为数据较少或者没有，无法根据历史行为数据计算出用户的特征，因此可以采用基于物品的协同过滤等方法进行推荐。

相关问题：
1. 什么是协同过滤推荐算法？
2. 推荐系统中常用的相似度计算方法有哪些？
3. 推荐系统中常用的评价指标有哪些？