协同过滤：基于用户的协同过滤itemCF

基于用户的协同过滤算法也被称为最近邻协同过滤或KNN (K．Nearest-Neighbor,K最近邻算法)。其核心思想就是，首先根据相似度计算出目标用户的邻居集合，然后用邻居用户评分的加权组合来为目标用户作推荐。

通常这些算法都可以总结成三步：

首先，使用用户已有的评分来计算用户之间的相似度；
然后，选择与目标用户相似度最高的K个用户，通常把这些用户称为邻居；
最后，通过对邻居用户的评分的加权平均来预测目标用户的评分。为了方便说明，我们把系统中用户的集合记为U。物品的集合记为I，用户u,v∈U，物品i,j∈I，是用户对物品的评分，而用户u和v之间的相似度记为，用一个m×n的矩阵来表示所个用户对玎个物品的评分情况。

用来衡量用户之间的相似性方法有很多，最常见的有两种：Pearson相关系数、余弦相似度以及调整余弦相似度。

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