@HaloZhang 您好朽肥,我還有一個(gè)新的疑問想請(qǐng)教钦幔,物品相似度矩陣w原本是對(duì)稱的蔚鸥,歸一化之后得到的新相似度矩陣w' 就不再堆成了,比如w[a][b]=0.61昧识,而w[b][a]=0.58,那么再去計(jì)算用戶B對(duì)的物品a的興趣度P(B,a)時(shí),是按照P(B,a)= W[b][a]=0.58 去計(jì)算步清,還是按照P(B,a)= w[b][a]+w[a][b]=0.58+0.61去計(jì)算呢?
基于物品的協(xié)同過濾算法(ItemCF)原理以及代碼實(shí)踐簡(jiǎn)介 協(xié)同過濾(collaborative filtering)是一種在推薦系統(tǒng)中廣泛使用的技術(shù)感局。該技術(shù)通過分析用戶或者事物之間的相似性尼啡,來預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的內(nèi)容并將此內(nèi)容...