随着 Web 2.0 的发展, Web 已经变成数据分享的平台,如何让人们在海量的数据中想要找到他们需要的信息将变得越来越难。根据所有用户对物品或者信息的偏好,发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群,是采用计算“K- means”算法或者求矩阵余弦相似度;然后,基于这 K 个邻居的历史偏好信息,为当前用户进行推荐出top物品。
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