本文介绍了协同过滤推荐算法的理论基础，包括基于内容和协同过滤的推荐方式。详细阐述了用户冷启动、物品冷启动以及系统冷启动的解决方案，并通过MapReduce实践了算法的各个步骤，如UI矩阵归一化、物品对相似度计算以及加和操作。此外，还讨论了如何处理新用户和新物品的问题。
基于内容推荐的理论：
1、基于内容推荐Content Based
2、基于行为推荐Collaboration Filtering
User Based
Item Based
基于内容推荐的优缺点：
相关性计算：对于两个物品相似度进行打分
排序：取top
基于内容推荐的公式：
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