物品推荐（基于物品的协同过滤算法）
用户对物品的评分矩阵 × 物品相似矩阵 = 推荐列表 构建物品相似度矩阵的时候可以通过计算两个物品的余弦相似度得出，于是需要构建每个物品在所有用户中的评分矩阵 本例中，不采用余弦相似度的方式计算物品与物品相似度 在MapReduce作业中，输入数据的格式是：用户，物品 ...
原文：《推荐系统实践》——基于物品的协同过滤算法（代码实现）
转自：http: blog.csdn.net ls article details 一 基础算法 基于物品的协同过滤算法 简称ItemCF 给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。不过ItemCF不是利用物品的内容计算物品之间相似度，而是利用用户的行为记录。 该算法认为，物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。这里蕴含一个假设，就是每个用户的兴趣都局限在某几个方 ...
2018-03-21 17:50 1 2455 推荐指数：
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