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K-means聚类推荐算法
K-means 聚类算法在图书推荐系统中的实现 1. K-means 算法简介 K-means 是一种经典的聚类算法，它的目标是将 n 个数据点划分为 k 个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇（即最近的均值）。这是一种常用的无监督学习方法，广泛应用于数据挖掘、模式识别和推荐系统等领域。 1.1 算法
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基于用户的协同过滤算法
核心思想 当我们的系统要向用户A进行推荐时，要先找出与用户A最相似的几个用户，再从这几个用户的点赞的帖子中预测出用户a最喜欢的几个帖子并且是用户a没有点赞过的帖子进行推荐。 接下来请跟着我的步骤来实现这个算法。 1. 相似性度量方法 首先我们要知道两个用户之间的相似度，那么这里就可以引入一个概念相似