智能推荐系统：协同过滤算法_（4）.用户-项目协同过滤算法.docx
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用户-项目协同过滤算法
用户-项目协同过滤的基本原理
用户-项目协同过滤是一种基于用户历史行为数据的推荐算法，主要通过分析用户对项目的评分或行为数据，找到具有相似行为的用户，然后基于这些相似用户的行为来推荐项目。这种算法的核心思想是“物以类聚，人以群分”，即如果两个用户在过去的行为或评分上有很高的相似度，那么他们在未来的行为或评分上也可能会有相似的偏好。
1.相似度计算
在用户-项目协同过滤中，计算用户之间的相似度是关键步骤。常用的相似度计算方法包括：
余弦相似度：通过计算两个用户在项目评分向量上的余弦值来衡量相似度。余弦相似度的公式如下：
$$
(u
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