機器學習（二十五）——推薦算法

推薦算法的內容比較龐大，本文首先介紹一些常用的知識點，隨着學習的深入，筆者會添加新的內容。 筆者理解基於協同過濾的推薦是在基於內容推薦的基礎上進行的推廣，模型的構建主要需要考慮幾個問題： 1）如何計算用戶對商品的偏好，形成U-V矩陣； 2）如何計算物品以及用戶的相似度，主要有兩種方法： 其一、根據用戶屬性計算U-U與V-V的相似度； 其二、根據用戶對商品的偏好計算U與V的相似度； 這期間需要確定U

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