标签：回顾 购物车 block 商品 了解 矩阵计算 应该 相似度 code
淘宝网会为你推荐一些商品，而这些商品是如何被推荐过来的想必你也很好奇，今天我们就来聊一下商品推荐的一些算法，当下主流的推荐算法协同过滤推荐算法，让我们一起来看看它是如何工作的。
首先，我们先了解下余弦相似度算法的定义。
余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。
其次，大学里我们学过的余弦公式大家应该还有印象，我们先回顾一下。
两个向量间的余弦值可以通过使用欧几里得点积公式求出。
再者，我们要了解推荐商品的一些数据指标是什么。商品的推荐算法是收集用户的一些行为进行并进行深度分析得出的，下面我们具体来聊一聊。
1、根据用户行为列表计算用户、物品的评分矩阵。
2、根据用户、物品的评分矩阵计算物品与物品的相似矩阵
3、形似矩阵 X 评分矩阵 = 推荐列表
4、计算最终推荐的商品
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jigang/p/12952991.html
