CF算法大比拼，这些算法你应该掌握

个人观点分析

近年来，推荐系统（Recommendation System）随着人工智能、大数据等技术的迅猛发展，而得到广泛的应用，更多的企业想要提高用户体验，增加用户粘性，全力以赴将推荐系统构建的更加完美。而Collaborative Filtering（协同过滤，以下简称CF）算法则一直是推荐系统里最受欢迎的算法之一，本文就对如今流行的CF算法进行一一比较，推荐给大家。

一、基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）

UserCF算法是基于用户行为历史的相似性来推荐，它得出的推荐结果会更加依赖与用户的行为而不是物品本身，一般用于实现个性化的推荐。该算法的优点是可解释性好，能够快速的实现推荐，但也存在一些不足，例如存在用户活跃度不同、长尾物品效果不佳等问题。

二、基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）

ItemCF算法，是基于物品之间的相似性来推荐的，通过计算物品与物品之间的相似度，再预测用户可能喜欢的物品。该算法简单易懂，适合于物品数目多、用户数目少的场景，但也存在一些不足，例如存在用户活跃度不同、对新物品的推荐效果不佳等问题。

三、隐语义模型（Latent Factor Model）

隐语义模型是一种基于矩阵分解的推荐算法，通过对用户行为历史和物品之间的关系等多种因素进行矩阵分解，将用户、物品等映射到潜在的隐变量空间，寻找隐藏的覆盖行为的因素。该算法不但适用于评分场景，还适用于其他的推荐场景，可以给用户带来更多新的的物品。但是该算法也存在一些问题，例如对于稀疏数据的适应性较低，在数据量较大的情况下计算复杂度较高。

四、深度学习（Deep Learning）

深度学习相比较传统的机器学习模型，其表现出更优秀的预测能力，同时也更能去解决数据中的复杂模式。深度学习的优势在于又能处理文本、图像等数据，同时也可以保证可解释性。该算法在协同过滤中应用广泛，例如基于神经网络模型预测用户喜好等。

五、基于图的模型（Graph-Based Model）

基于物品间的关系所构成的图谱，对用户进行推荐。各个物品之间的相似性以及权重信息都会作为图中的节点被学习和利用，该算法不仅考虑到物品与物品之间的关联性，还考虑了物品与物品之间的"间隔"关系，生成推荐结果更加合理。同时在扩展性上也有优势，能够支持不同的召回策略等。

总结

在不断地research和改进中，各种新的CF算法涌现出来，而以上的几个联合使用，可以更好的实现协同过滤。在评价算法的时候，往往需要根据业务需求和数据情况来进行选择评估。在该比较中，不胜万分，欢迎各位读者补充讨论。

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