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基于协同过滤的召回算法主要是应用在推荐环节的早期阶段大致可以分为基于用户、基于物品的。两者各有优劣优点是具有较好的可解释性缺点是对于稀疏的交互矩阵效果较差。无法挖掘用户和物品的深层关联。Swing算法虽然挖掘了用户和物品的关联网络但是仍然是浅层的分析。基于矩阵分解SVD的算法一定程度解决了这个问题通过将整个矩阵分解为用户和物品各自的向量不仅解决了挖掘深度的问题还可以融入属性信息
UserCF
ItemCF
Swing
矩阵分解
