摘要：
推荐系统的构成元素 物品集合 用户 场景 推荐引擎：根据用户对物品或者信息的偏好（包括用户对物品的评分、用户查看物品的记录、用户的购买记录等）与用户的画像数据进行拟合，学习得到什么样的用户会喜欢什么样的物品这样一个模型 推荐结果集 ##推荐引擎构成： 召回模块：根据用户和场景特征，从物品列表（上百万 阅读全文
摘要：
余弦相似度 在数据挖掘中的实际利用公式为： 其中令N(u)表示用户u曾经有过正反馈的物品集合，令N(v)为用户v曾经有过正反馈的物品集合。 例如： 上图分别为用户A，B，C，D的有过行为的物品，则求A，B的余弦相似度计算过程为： A=(1,1,0,1,0);B=(1,0,1,0,0) 则 阅读全文