基於物品的推薦算法

本篇介紹基於物理的協同過濾推薦算法（ItemCF） 一 用戶行爲與權重 1 點擊——1.0分 2 搜索——3.0分 3 收藏——5.0分 4 付款——10.0分 二 算法思想 給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品。 三 舉例 1、現有如下用戶、商品、行爲、權重 2 、建模 3、算法步驟 3.1 根據用戶行爲列表計算用戶、物品的評分矩陣 3.2 根據用戶、物品的評分矩陣計算物品與物品的相似度

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