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智能推荐系统：用户行为分析_（4）.个性化推荐算法.docx

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    个性化推荐算法

    协同过滤推荐算法

    用户-用户协同过滤

    用户-用户协同过滤（User-UserCollaborativeFiltering）是一种基于用户相似性的推荐方法。其核心思想是找到与目标用户行为相似的其他用户，然后根据这些相似用户的行为来推荐目标用户可能感兴趣的内容。

    原理

    用户相似度计算：计算用户之间的相似度，通常使用余弦相似度、皮尔逊相关系数或Jaccard相似度等方法。

    邻居选择：选择与目标用户最相似的K个用户作为邻居。

    推荐生成：根据邻居用户的行为数据，推荐目标用户未评分的项目。

    余弦相似度计算

    余弦相似度是一种常用的相似度计算方法，用

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