思想：利用物品間的相似度，給使用者推薦與使用者過去行為物品相似的物品。
資源：使用者物品評分矩陣（填空，即對使用者沒有過評分的物品進行**打分）
物品相似度評測：改進的余弦相似度
u=表示使用者集，用r表示n*m的評分矩陣，rij代表評分項，表示使用者i對物品j的評分。
公式分子可以理解為：兩個物品有共同評分的使用者。
**使用者u對物品p的評分：
其中，物品i與物品p為相似物品，且使用者u對物品i有過評分。
同樣的，
將得到的使用者對物品的評分進行排序，選取合適數目的物品進行推薦。
對於k值得選取，可以根據實際需要進行訓練得到。
推薦系統 基於物品的協同過濾推薦 入門
而基於物品的協同過濾則是找出最相似的物品，再結合使用者的評價來給出推薦結果。基於使用者的協同過濾又稱為記憶體型協同過濾，因為我們需要將所有的評價資料都儲存在記憶體中來進行推薦。基於物品的協同過濾也稱為基於模型的協同過濾，因為我們不需要儲存所有的評價資料，而是通過構建乙個物品相似度模型來做推薦。1.修...
推薦演算法 基於物品的協同過濾演算法
itemcf itemcollaborationfilter，基於物品的協同過濾 比如，使用者a之前買過 資料探勘導論 該演算法會根據此行為給你推薦 機器學習 但是itemcf演算法並不利用物品的內容屬性計算物品之間的相似度，它主要通過分析使用者的行為記錄計算物品之間的相似度。該演算法認為，物品a和...
推薦演算法 基於物品的協同過濾演算法
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