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简单调研了下，京东，淘宝，拍拍都是单字索引，当当，卓越等都是基于分词的索引。 使用什么粒度的索引没有对错，只是各种因素权衡后的一个结果。 单字索引的缺点在于，索引量会大很多，性能也会下降，对于相关性排序的要求也高，会召回大量不相关的商品。优点就是召回率，能够召回的商品都不会遗

论文：Item-Based Top-N Recommendation Algorithms 过程： 1. 构建一个m*m的矩阵，每一列最多有k个非0值，比如第j列，非0值代表和第j个item最相关的k个item。k一般10-20，不会很大，保持矩阵的稀疏性。 2. 推荐的方式如此：构建m*1的矩阵，表示当前用户购买过的item，1表示购买，0表示未购买。以此为输入， 3. 上述矩阵相乘