public
double getnumbycustomer(customer customer)
}return vectore;
}
public
double
countsimilarity(double a,double b)
return result;
}
public list> getmaxsimilarity(customer customer)
}list> list = new linkedlist>( result.entryset() );
collections.sort( list, new comparator>()
} );
return list;
}
public mapgetproducts(list.entry
> list)
mapmap =new hashmap();
for(customer customer:simcustomers)else
map.put(entry.getkey(),model);}}
return map;
}
public mapgetallsimilarity(customer customer) throws ioexception
inputstream inputstream = this.getclass().getclassloader().getresourceasstream("cxtx.properties");
properties p = new properties();
try catch (ioexception e1)
string folderpath = p.getproperty("recommendfile");
file file=new file(folderpath);
if(!file.exists())
fileinputstream fileinputstream=new fileinputstream(file);
mapmap =new hashmap();
com.alibaba.fastjson.jsonobject jsonobject = null;
try
} catch (ioexception e)
object content=null;
if(jsonobject==null)
jsonobject object=new jsonobject(temp);
bufferedwriter.write(object.tostring());
bufferedwriter.flush();
if(object!=null)
}else
}map.put("msg","獲取成功");
map.put("content",content);
return map;
}
2.余弦值越接近1，表明兩個向量越相似，即計算出來的值越大，使用者行為越相似
3.最後獲得推薦的商品數量可以較多或較少，要根據一定策略進行排序，例如相似使用者的購買數量，而不是商品總的銷售量，因為不相似使用者的資料，容易產生干擾。
協同過濾推薦演算法 協同過濾推薦演算法總結
推薦演算法具有非常多的應用場景和商業價值，因此對推薦演算法值得好好研究。推薦演算法種類很多，但是目前應用最廣泛的應該是協同過濾類別的推薦演算法，本文就對協同過濾類別的推薦演算法做乙個概括總結，後續也會對一些典型的協同過濾推薦演算法做原理總結。推薦演算法概述 1 基於內容的推薦 這一類一般依賴於自然語...
協同過濾推薦演算法 推薦演算法 基於協同過濾CF
前邊我們已經介紹了推薦演算法裡的基於內容的推薦演算法cb，今天我們來介紹一下基於協同的推薦演算法collaboration filtering cf 協同過濾是乙個利用群體智慧型的乙個演算法，舉乙個簡單的例子，如果放假了你想去北京玩幾天，但是不知道北京都有哪些好玩的，你會怎麼做？你可能會上網查一下的...
協同過濾推薦演算法
協同過濾推薦演算法 分為基於使用者的協同過濾推薦usercf和基於物品的協同過濾推薦itemcf。介紹見 協同過濾的實現步驟 1 指導思想 這種過濾演算法的有效性基礎在於 1 使用者偏好具有相似性，即使用者可分類。這種分類的特徵越明顯，推薦準確率越高 2 物品之間具有相似性，即偏好某物品的人，都很可...