Python基于随机游走模型的

推荐算法有哪些？

基于随机游走模型的推荐算法主要有以下几种：

1. 基于随机游走的 PersonalRank 算法：PersonalRank 算法是一种基于随机游走的推荐算法，它通过类似 PageRank 的思想将用户和物品映射到同一张图中，然后在图上执行随机游走，最终得到用户对物品的概率分布，根据分布推荐物品。PersonalRank 模型简单、易于实现，且具有较好的推荐效果。

2. 基于随机游走的 ItemRank 算法：ItemRank 算法是一种基于随机游走的物品推荐算法，它通过计算物品之间的相似度矩阵，然后将物品映射到同一张图中，执行随机游走，最终得到每个物品的概率分布，根据分布推荐相似物品。

3. 基于随机游走的 UserRank 算法：UserRank 算法是一种基于随机游走的用户推荐算法，它通过计算用户之间的相似度矩阵，然后将用户映射到同一张图中，执行随机游走，最终得到用户对每个物品的概率分布，根据分布推荐物品。