推薦算法

推薦系統筆記 常用推薦算法： 1.基於用戶的協同過濾（UserCF) 2.基於商品的協同過濾(ItemCF) 3.基於商品內容的推薦 4.基於機器學習的推薦 5.混合模型 基於用戶的協同過濾： 根據用戶的興趣相似度進行推薦，給用戶推薦和其有相似興趣用戶喜歡的商品，舉個例子：用戶A對物品{a, b, d}有過行爲，用戶B對物品{a, c}有過行爲，利用餘弦相似度公式計算用戶A和用戶B的興趣相似度爲：

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