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：推薦算法簡介：基於用戶的協同過濾、基於物品的協同過濾、基於內容的推薦
參考來源：https: blog.csdn.net u article details 推薦算法 . 協同過濾 協同過濾是目前應用最廣泛的推薦算法，它僅僅通過了解用戶與物品之間的關系進行推薦，而根本不會考慮到物品本身的屬性。 可分成兩類： 基於用戶 user based 的協同過濾 基於商品 item based 的協同過濾 . . 基於用戶的協同過濾 基本思想： 基於用戶對物品的偏好找到鄰居用戶 ...
2020-04-07 18:50 0 1266 推薦指數：
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