基于物品的推荐算法就是根据物品之间的关系做推荐。具体做法是：针对目标用户 A ，根据他历史喜欢的物品 A、B、C、D，推荐出与他喜欢物品相似的物品。
Jaccard 如下计算，分子表示同时喜欢 物品A 和 物品B 的用户数，分母表示喜欢物品A的用户与喜欢物品B的用户的并集
余弦相似度计算如下，A 向量表示喜欢 物品A 的用户id向量 B向量表示喜欢 物品B 的用户id向量
获取待推荐目标用户点击、订阅、购买的物品列表，找到与目标用户历史点击、订阅、购买的书籍相似度较大的topN本书籍，给点击、订阅、购买行为进行人为增加不同权重，最后计算得到待推荐书籍的打分，取topN作为推荐结果
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算法描述 基于物品的推荐算法就是根据物品之间的关系做推荐。具体做法是：针对目标用户 A ，根据他历史喜欢的物品 A...
本文标题：基于物品的协同过滤
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