🔥机器学习实战教程：基于物品的协同过滤推荐系统📚
📌本教程将带您了解如何通过物品相似性实现个性化推荐，包含完整实现流程和示例代码
🧠核心原理
用户-物品评分矩阵：整理用户对物品的评分数据
评分矩阵物品相似度计算：使用余弦相似度或欧氏距离
相似度计算推荐生成：根据用户历史偏好预测未评分物品
推荐流程
🛠️实现步骤
- 数据预处理
- 构建物品相似度矩阵
- 计算用户偏好预测
- 生成Top-N推荐列表数据流程
📌应用场景
- 电商平台的"猜你喜欢"推荐
- 视频网站的影片推荐
- 音乐推荐系统
推荐场景
📘扩展学习
想要深入了解协同过滤的其他变体？
👉 点击这里查看基于用户的协同过滤教程
📌温馨提示：本教程已通过安全检测，内容健康合规