基於內容的推薦演算法
1 基於物品的推薦演算法
給使用者推薦之前喜歡的物品相似的物品
使用者行為資訊表
代表 某個使用者對某個物品產生 某個行為
使用者物品行為關聯表
根據基礎資訊轉換資料 形成評分矩陣
根據評分矩陣計算物品與物品的相似度
該圖演示了計算物品1 與 物品2 的相似度
得到推薦列表後和之前的評分矩陣相比較
可看出之前的評分矩陣已經描述了使用者對一些物品的行為資訊
對應之前有評分的位置歸零，最終得到最終的推薦列表
由於一個使用者可能買過的物品種類是有很多種型別的，
因此，我們在進行推薦的時候 一般取一個使用者最感興趣的物品。即評分最大的那個值
由圖可以看出最終的推薦結果為
A -> 5
B -> 4
C -> 2
演算法實現----------------
使用者實現的 mapreduce 步驟
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