协同过滤推荐算法的优化（稀疏矩阵的处理）
简单的协同过滤算法流程以下算法 （1）、计算其余用户和你的类似度，可使用反差表忽略一部分用户网络 （2）、根据类似度的高低找出K个与你最类似的邻居性能 （3）、在这些邻居喜欢的物品中，根据邻居与你的远近程度算出每一件物品的推荐度大数据 （4）、根据每一件物品的推荐度高低给你推荐物品。对象 其中计算类似度，本文采用的是Jaccard算法，这个算法就是并集除以交集，计算用户打分的电影集的类似度。资源
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