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引言 随着互联网的发展和信息爆炸，人们在面对海量的信息时往往感到无所适从。推荐系统的出现为人们提供了个性化的推荐服务，帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。而协同过滤是推荐系
以你之姓@相关 大数据Hadoop学习之————基于物品的协同过滤算法实现物品推荐
一、基础概念 协同过滤算法一般分为两种实现： 1. 基于用户的协同过滤算法（userCF）：通过寻找相似兴趣的其他用户，为指定用户推荐物品。比如用户A喜欢商品A、B，
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ItemCF 基于物品的协同过滤算法 1、概念 > ItemCF：ItemCollaborationFilter，基于物品的协同过滤 > > 算法核心思想：给用户
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参考《推荐系统实践》项亮 概念： 基于物品的协同过滤算法，优化算法 对比：用户协同过滤的优缺点 python编码实现 1，算法定义 <table
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一、协同过滤算法描述 推荐系统应用数据分析技术，找出用户最可能喜欢的东西推荐给用户，现在很多电子商务网站都有这个应用。目前用的比较多、比较成熟
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前言 之前写来[基于内容的推荐方法][Link 1]，现在想要分析一下基于协同过滤的推荐方法，网上与很多文章介绍来，但是站在不同的角度思考同一个问题，或许让你更加理解。
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[来源][Link 1] 前言 用Mahout来构建推荐系统，是一件既简单又困难的事情。简单是因为Mahout完整地封装了“协同过滤”算法，并实现了并行化，提供非常简单的A
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