【毕业设计算法推荐】基于物品的协同过滤推荐算法（ItemCF）

IT-邢

已于 2022-01-26 21:14:32 修改

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分类专栏：推荐算法文章标签： hadoop mapreduce

于 2021-06-13 23:21:58 首次发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45778960/article/details/117886405

版权

本文介绍了基于物品的协同过滤推荐算法（ItemCF），通过定义用户行为权重，利用余弦相似度计算物品之间的相似性，为用户推荐与其历史喜好物品相似的其他物品。详细阐述了算法思路，包括关键步骤及代码展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

算法思路

给用户推荐与他们之前喜欢物品相似的物品

1.首先定义用户行为权重

在这里插入图片描述

2.实例如下

在这里插入图片描述

3.算法步骤

在这里插入图片描述
余弦相似计算点击这里查看详情

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

4.代码展示

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cos

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