初戰推薦系統

這個暑期裏，個人主要工做是學習推薦系統的算法和創建相應模型。今天這篇文章我將會介紹其中比較基礎的模型：協同過濾。協同過濾分爲三種：基於用戶，基於物品，基於模型。我主要使用的是前兩種。他們的原理都很類似，就是計算用戶或物品之間的類似性，（類似度越高，越可能被推薦）以此來產生推薦列表。在計算類似性的過程當中，選擇不一樣的類似性算法可以產生不一樣的推薦結果。這裏我採用的是共同鄰居和CN指標的另外一個計算

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