初战推荐系统

这个暑期里，个人主要工做是学习推荐系统的算法和创建相应模型。今天这篇文章我将会介绍其中比较基础的模型：协同过滤。协同过滤分为三种：基于用户，基于物品，基于模型。我主要使用的是前两种。他们的原理都很类似，就是计算用户或物品之间的类似性，（类似度越高，越可能被推荐）以此来产生推荐列表。在计算类似性的过程当中，选择不一样的类似性算法可以产生不一样的推荐结果。这里我采用的是共同邻居和CN指标的另外一个计算

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