三種推薦算法簡介：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

1.推薦算法 1.1.協同過濾 協同過濾是目前應用最普遍的推薦算法，它僅僅經過了解用戶與物品之間的關係進行推薦，而根本不會考慮到物品自己的屬性。 可分紅兩類： 一、基於用戶（user-based）的協同過濾 二、基於商品（item-based）的協同過濾web 1.1.1.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（類似用戶），而後將鄰居用戶（類似用戶）喜歡的東西推薦給當前用

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