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：基於物品的協同過濾算法
輸入 輸入：物品用戶行為矩陣，行為矩陣中的元素只有 和 ， 代表行為的負類， 代表行為的正類。比如不喜歡與喜歡 不點贊與點贊 不收藏與收藏。 輸出 輸出 ：根據輸入可計算得到物品相似度矩陣 輸出 ：根據輸入中物品用戶行為矩陣得到用戶喜歡的物品，用戶喜歡的物品結合輸出 得到的物品相似度矩陣，可以計算得到用戶喜歡度最高的k個物品，並推薦給用戶。 前言 基於物品的協同過濾算法適用於物品數明顯小於用戶數的 ...
2020-02-16 00:34 0 1234 推薦指數：
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轉自：http://blog.csdn.net/ls317842927/article/details/79072662 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 ...
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