协同过滤算法的原理及实现

协同过滤的优势:     1.不需要考虑推荐的内容。     2.可以为用户提供新异推荐。     3.推荐对象可以为任何类型的资源。     4.对用户的干扰性较小。     5.技术易于实现。 协同过滤的问题：     1.稀疏性。     2.多内容。     3.可扩展性。 协同过滤通常可以分为两类:基于记忆的协同过滤和基于模型的协同过滤。 典型的基于记忆的协同过滤有最邻近协同过滤及其改进

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