基于物品的协同过滤算法:给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品;基于用户的协同过滤算法:给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品;实现协同过滤算法,大致几个关键步骤:
1:根据历史数据收集用户偏好2:过滤噪音3:计算相似度(余弦相似度计算、欧氏距离计算、Jaccard系数、皮尔森相关系数),根据特定的业务进行计算4:找到与目标最相邻的K个相似的用户(基于用户userCF)或物品(基于
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