基于物品 的协同过滤推荐算法(ItemCF)

最新推荐文章于 2025-07-13 15:36:30 发布
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#推荐算法

本文介绍了一种基于用户行为权重积分的推荐算法，通过计算用户对商品的综合兴趣度来推荐相似物品。算法考虑了用户操作分数和商品间的余弦相似度，适合于同一类型商品的推荐场景。

首先给用户行为定义相应的权重积分

算法思路：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品

实例如下：

    

 算法步骤：

 用户对于商品的权重分数，为用户对商品操作的分数相加。

余弦相似度计算计算逻辑,以物品1和物品2为例：

根据用户对第一、二商品的操作分数，可以算出两个商品在这三个用户心目中的相似度，用户标本更多则更精准

   

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