摘要：
1 基于用户的最近邻推荐： 主要思想：找出与当前用户有相似偏好的其他用户，即对等用户或最近邻，然后对当前用户没有见过的产品P，利用其近邻对p的评分计算预测值。 注意：相似偏好是指对物品的评分偏好，而不是相似个人资料的用户。 对于具有相似偏好的用户集，采用Pearson相关系数，给定评分矩阵R，用户a和用户b的相似度sim(a,b)的求法是对【（用户a对产品pn的评价与用户a的平均评分之差）乘以（用户b对产品pn的评价与用户b的平均评分之差）的积】求和（一共P个产品），再除以【（用户a对产品pn的评价与用户a的平均评分之差）的平方的求和】的平方根与【（用户b对产品pn的评价与用户b的平... 阅读全文
