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原创 推荐算法（一）：协同过滤系列

一、协同过滤(collaborative filtering) 一种ItemCF推荐baseline： 1.输入：user-item相关矩阵 2.中间结果：item间相似度计算：item_i与item_j间相似度：分子：与二者均有关联的user数，被同一个人购买的次数多则相似；分母包含各自关联的总用户数，用以惩罚热门item； p.s.认为无评分时相当于做了热度衰减的频繁项集推荐方式； 如有user-item关系有权重（如用户对影片评分）：相似度取决于对二者皆有交互的用户评分，将上式分子换为两item评分