物品推薦（基於物品的協同過濾算法）
用戶對物品的評分矩陣 × 物品相似矩陣 = 推薦列表 構建物品相似度矩陣的時候可以通過計算兩個物品的余弦相似度得出，於是需要構建每個物品在所有用戶中的評分矩陣 本例中，不采用余弦相似度的方式計算物品與物品相似度 在MapReduce作業中，輸入數據的格式是：用戶，物品 ...
原文：《推薦系統實踐》——基於物品的協同過濾算法（代碼實現）
轉自：http: blog.csdn.net ls article details 一 基礎算法 基於物品的協同過濾算法 簡稱ItemCF 給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。不過ItemCF不是利用物品的內容計算物品之間相似度，而是利用用戶的行為記錄。 該算法認為，物品A和物品B具有很大的相似度是因為喜歡物品A的用戶大都也喜歡物品B。這里蘊含一個假設，就是每個用戶的興趣都局限在某幾個方 ...
2018-03-21 17:50 1 2455 推薦指數：
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