摘要：
基于邻域的算法主要分为两类：基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法基础算法：(1) 找到和目标用户兴趣相似的用户集合(2) 找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户Jaccard公式计算u和v的兴趣相似度：UserCF推荐算法建立物品到用户的倒查表，对于每个物品都保存对该物品产生过行为的用户列表用户u对物品i的感兴趣程度：算法的改进（User-IIF）以图书为例，如果两个用户都曾经买过《新华字典》，这不能说明他们兴趣相似，但是如果他们都买过《数据挖掘导论》。那可以认为他们兴趣基本相似。所以必须考虑到热门物品对用户相似度的影响基于物品的协 阅读全文
