基于物品的协同过滤推荐算法
步骤:
1、根据用户行为列表计算用户、物品的评分矩阵
2、根据用户、物品的评分矩阵计算物品与物品的相似度矩阵
3、相似度矩阵 x 评分矩阵 = 推荐列表
4、将推荐列表与评分矩阵进行比较,在推荐列表中置零已经评过分的物品,剩下的数据就是要给客户推荐结果

物品推荐算法














相似度矩阵 × 评分矩阵 = 推荐列表
算法步骤:

323223
213123
21312
2131213
213113
213121
31213
21231
213121
34134
213213
324322
3242342
213123
3121312
314314
2131231
12312
231321
213123
213231
213123
21231
554445
54555
12312
21212