摘要： 模型计算用户之间的相似度方法在多个领域有着广泛应用，以下是对几种常见方法的详细描述： 1. 余弦相似度（Cosine Similarity） 起源余弦相似度起源于向量空间模型，用于衡量两个向量之间的夹角大小，从而判断它们的相似程度。原理余弦相似度通过计算两个向量夹角的余弦值来衡量它们之间的相似性。夹 阅读全文

摘要： 模型学习用户和物品之间的复杂关系主要基于各种机器学习和数据挖掘技术，特别是那些用于处理推荐系统的技术。以下是几种常见的原理和方法： 协同过滤（Collaborative Filtering） 基于用户的协同过滤：这种方法通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，并推荐这些相似用户喜欢的物品给目标用户。模 阅读全文

摘要： 个性化推荐需要大量的用户和物品数据作为模型的输入，但是用户和物品数据通常是非常稀疏的，这就导致了模型的准确性和可用性受到限制。这主要是因为以下几个原因：为什么用户和物品数据是稀疏的？ 巨大的数据空间 假设我们有一个电商平台，有数百万种商品和数千万用户。理论上，每个用户都可能对每种商品有评分或购买记录 阅读全文

摘要： 余弦相似度原理 余弦相似度是一种衡量两个向量之间相似性的方法，它基于向量之间的夹角余弦值来计算。在文本挖掘、推荐系统等领域，余弦相似度被广泛应用来度量文档、用户偏好等对象之间的相似性。 定义 余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似性。余弦值越接近1，夹角越小，说明两个向量越相似； 阅读全文