推荐系统学习
2013-05-09 13:41
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一、基于用户的协同过滤推荐
（1）基于n个近邻的推荐方法
1 利用用户对项目的评分，计算与目标用户的相似性。取出相似性最高的n个用户。
2 取出n个用户有的项目而目标用户没有的项目集合items。
3 预测目标用户对项目集合items的评分。
4 取出评分中最高的k个推荐给目标用户
（2）基于相似的阈值的推荐方法
1 利用用户对项目的评分，计算与目标用户的相似性。取出相似性超过给出的阈值的用户集合Users。
2 取出Users这些用户有的项目而目标用户没有的项目集合items。
3 预测目标用户对项目集合items的评分。
4 取出评分中最高的k个推荐给目标用户
（1）基于n个近邻的推荐方法
1 利用用户对项目的评分，计算与目标用户的相似性。取出相似性最高的n个用户。
2 取出n个用户有的项目而目标用户没有的项目集合items。
3 预测目标用户对项目集合items的评分。
4 取出评分中最高的k个推荐给目标用户
（2）基于相似的阈值的推荐方法
1 利用用户对项目的评分，计算与目标用户的相似性。取出相似性超过给出的阈值的用户集合Users。
2 取出Users这些用户有的项目而目标用户没有的项目集合items。
3 预测目标用户对项目集合items的评分。
4 取出评分中最高的k个推荐给目标用户
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