@HaloZhang 您好,我还有一个新的疑问想请教,物品相似度矩阵w原本是对称的,归一化之后得到的新相似度矩阵w' 就不再堆成了,比如w[a][b]=0.61,而w[b][a]=0.58,那么再去计算用户B对的物品a的兴趣度P(B,a)时,是按照P(B,a)= W[b][a]=0.58 去计算,还是按照P(B,a)= w[b][a]+w[a][b]=0.58+0.61去计算呢?
基于物品的协同过滤算法(ItemCF)原理以及代码实践简介 协同过滤(collaborative filtering)是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性,来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容...