基於物品 的協同過濾推薦算法(ItemCF)

首先給用戶行爲定義相應的權重積分 算法思路：給用戶推薦那些和他們之前喜歡的物品相似的物品 實例如下：       算法步驟：  用戶對於商品的權重分數，爲用戶對商品操作的分數相加。 餘弦相似度計算計算邏輯,以物品1和物品2爲例： 根據用戶對第一、二商品的操作分數，可以算出兩個商品在這三個用戶心目中的相似度，用戶標本更多則更精準     1.0×2+0.36×10+0.93×0+0.99×3+0×0

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