推荐系统(Recommendation System, RS)是互联网时代经营用户的有力武器，面对大量数据，精准推荐至关重要，字节跳动就是一个将推荐算法做到最佳的互联网公司。协同过滤算法(Collaborative Filtering,CF)是最基本的推荐算法。协同过滤算法分为基于用户(User-based)的协同过滤算法和基于项(Item-based)的协同过滤算法。
常用推荐算法
协同过滤算法概述及分类
相似度的几种方法
用户-商品矩阵、商品用户矩阵分别是基于用户的协同过滤算法与基于项的协同过滤算法的第一步，然后计算相似度得出相似度矩阵(对角线为0的对称矩阵)，根据相似度打分，然后推荐Top_k个商品
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