【論文閱讀】推薦算法-Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering
論文主要內容 論文參考文獻 電子商務推薦算法的挑戰： 數據量大 需要高質量實時推薦 新用戶冷啓動問題（同時，客戶數據也不穩定） 三種常用解決方法： 傳統的協同過濾 聚類模型 基於搜索的方法 文章提出：商品到商品的協同過濾（Item-to-Item Collaborative Filter） 傳統的協同過濾 將客戶表示爲商品的N維向量，其中N是不同目錄下商品的數量。購買或肯定評級的商品，向量分量爲正
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