个性化协同过滤

Personnalized Collaborative Filtering

我正在研究推荐引擎。我已经使用 Python surprise 库测试了基于用户的协同过滤 (CF) 和基于项目的 CF。但是，我想测试一种协同过滤（用户和项目）方法，其中要确定的最近邻居不是基于评级的相似性。确实，我已经建立了用户档案和物品档案

具体来说，我想：

用户协同过滤取特定用户，找到与该用户相似的用户（基于类型配置文件与当前用户之间的相似性，然后一旦识别出最接近的典型配置文件，我们找到属于已识别类型配置文件的 k 个最近邻居；相似性不基于评级）并推荐那些相似用户喜欢的项目。
基于项目的协同过滤相同

我们的想法是了解对用户和项目的透彻了解是否可以改进推荐引擎。

有人会想到如何在Python中做到这一点吗？

此致问候

这是在 python 中用 k 最近邻实现的。根据您的要求更改代码，然后您就可以开始了。