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给用户推荐他之前喜欢的物品的相似物品
如何衡量相似
如何衡量喜欢

建立每个商品对应的用户的倒排

A = a b d
B = b c e
C = b c d
D = a d

倒排：
a = A D
d = A D C

公式：
sij = |u(i)交集u(j)|/sqrt(u(i)并集u(j))

s(ij) 物品相似度矩阵
u(i) 表示用户对商品i有过行为的集合
u(j) 表示用户对商品j有过行为的集合

分子部分表示用户重合程度，重合度越高越相似

p(uj) = 累加求和(s(ij)*r(ui))

p(uj) 推荐度得分

升级1：活跃用户应该被降低在相似度公式中的贡献度
升级2：用户在不同时间对item的操作应该给予时间衰减惩罚

推荐系统-itemCF（2019-09-22）
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2019-04-20
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代码链接：基于物品的协同过滤itemCF代码_西北拉面王的博客-CSDN博客[https://blog.csdn....
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