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：基于物品的协同过滤算法
输入 输入：物品用户行为矩阵，行为矩阵中的元素只有 和 ， 代表行为的负类， 代表行为的正类。比如不喜欢与喜欢 不点赞与点赞 不收藏与收藏。 输出 输出 ：根据输入可计算得到物品相似度矩阵 输出 ：根据输入中物品用户行为矩阵得到用户喜欢的物品，用户喜欢的物品结合输出 得到的物品相似度矩阵，可以计算得到用户喜欢度最高的k个物品，并推荐给用户。 前言 基于物品的协同过滤算法适用于物品数明显小于用户数的 ...
2020-02-16 00:34 0 1234 推荐指数：
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