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：推荐算法简介：基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于内容的推荐
参考来源：https: blog.csdn.net u article details 推荐算法 . 协同过滤 协同过滤是目前应用最广泛的推荐算法，它仅仅通过了解用户与物品之间的关系进行推荐，而根本不会考虑到物品本身的属性。 可分成两类： 基于用户 user based 的协同过滤 基于商品 item based 的协同过滤 . . 基于用户的协同过滤 基本思想： 基于用户对物品的偏好找到邻居用户 ...
2020-04-07 18:50 0 1266 推荐指数：
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