推荐算法的简单认识

发掘长尾，推荐相对关注度低的东西 基于流行度的算法-简单粗暴，根据pv，uv热度来推荐 协同过滤算法 1) 基于用户 - 根据用户对物品的打分情况找出相似度高的用户，推荐评价高却没有被发现的物品。用户相似度读使用cos算余璇，夹角越小越相似。 1) 基于物品 很多人喜欢物品A, 这些人中相当多的人又很喜欢物品B，那么A和B的相似度高。这样，浏览过A的用户，如果他没浏览过B，可以推荐B 基于内容的算

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