基于物品的推荐算法

本篇介绍基于物理的协同过滤推荐算法（ItemCF） 一 用户行为与权重 1 点击——1.0分 2 搜索——3.0分 3 收藏——5.0分 4 付款——10.0分 二 算法思想 给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。 三 举例 1、现有如下用户、商品、行为、权重 2 、建模 3、算法步骤 3.1 根据用户行为列表计算用户、物品的评分矩阵 3.2 根据用户、物品的评分矩阵计算物品与物品的相似度

>>阅读原文<<