bourneli(李伯韬)的技术博客

摘要： 本章概要本章主要介绍了两种协同过滤（Collaborative Filtering）算法，用于个性化推荐：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering，又称 K-Nearest Neighbor Collaborative Filtering）基于条目的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）本章还介绍两种向量相似性算法：欧氏距离（Euclidean Distance）皮尔斯稀疏（Pearson Coefficient）协同过滤协同过滤是在一大群用户中寻找一些与你的用户相似的用户，然后将这些找到的用户使用过但是 阅读全文