张Sir的博客

链接：http://www.zhihu.com/question/19971859/answer/20424386     基于物品的协同过滤，首先从数据库里获取他之前喜欢的东西，然后从剩下的物品中找到和他历史兴趣近似的物品推荐给他。核心是要计算两个物品的相似度。 内容过滤的基本思想是，给用户推荐和他们之前喜欢的物品在内容上相似的其他物品。核心任务就是计算物品的内容相似度。 可以注意

原文：http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/1103_zhaoct_recommstudy2/index.html 本系列的第一篇为读者概要介绍了推荐引擎，下面几篇文章将深入介绍推荐引擎的相关算法，并帮助读者高效的实现这些算法。 在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。它以其方法模型简单

引用：http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数