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推荐系统是近些年非常火的技术，不管是电商类软件还是新闻类app，都号称有精准的推荐系统能给你推送你最感兴趣的内容。现象级的资讯类app“今日头条”就得益于此成为了势头非常猛的一款产品。本文就针对推荐系统讲述一些相关概念和实践经验。首先需要明确的就是推荐系统的目标，一般来说不外乎以下几个：用户满意性：首当其冲的，推荐系统主要就是为了满足用户的需求，因此准确率是评判一个推荐系统好坏的最

集体智慧编程学习笔记-推荐系统　　现在大多数推荐系统均采用协同过滤(或协作过滤)算法进行推荐。相似性度量　　在对比每个人之间在品味方面的相似程度，一般通过计算相似度评价值。在书中给出了2中评价体系：欧氏距离和pearson相关度。欧氏距离：即两点间的距离!pearson相关度：判断两组数据与某一直线的拟合程度（两组数据变化移动的趋势）。该直线尽可能地靠近所有数据所对应的坐标点，也称最佳拟合直线。基本