協同過濾相似度計算
(1)傳統的傑卡德相似度計算公式如下，
其中A，B可以為不同使用者的購物品類，
當用戶量特別大的時候，導致計算複雜度比較高，因為直接進行了笛卡爾積運算，這時候可能沒有辦法進行運算。優化方法如下：
掃描整個品類，統計使用者A和B共同出現的次數num_A_B，統計使用者A和B出現的總次數num_A，num_B，Ａ和Ｂ的並集為num_A+num_B-num_A_B
即：
，可以比較不同使用者之間的相似度。
(2)使用基於內容推薦演算法的思想：得到使用者A的向量表示（出現某種物品，則在相應的位置為1，否則為0），得到使用者B的向量表示，使用餘弦相似度計算公式計算。
這兩種方式都可以使用map-reduce思想進行運算，加速計算過程
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