小编Dut*_*Guy的帖子

我目前正在为一项学校作业做一些研究。我有两个数据流，一个是用户评分，另一个是网店的搜索、点击和订单历史（二进制数据）。

我发现如果您使用评级数据，协同过滤是最好的算法系列。我发现并研究了这些算法：

基于内存

1. 基于用户

   • 皮尔逊相关
   • 受限皮尔逊
   • 向量相似度（余弦）
   • 均方差
   • 加权皮尔逊
   • 相关阈值
   • 最大邻居数
   • 相关性加权
   • Z-score 归一化

2. 基于项目

   • 调整余弦
   • 最大邻居数

3. 相似融合

基于模型

1. 基于回归
2. 斜坡一
3. lsi/svd
4. 正则化 svd (rsvd/rsvd2/nsvd2/svd++)
5. 基于集成邻居
6. 基于聚类的平滑

现在我正在寻找一种使用二进制数据的方法，但我很难弄清楚是否可以使用二进制数据而不是这些算法的评级数据，或者是否有不同的算法系列我应该看着 ？

我提前为拼写错误道歉，因为我有阅读障碍并且不是本地作家。感谢 marc_s 的帮助。