基本信息
文件名称：内容推荐：基于协同过滤的内容推荐_（5）.基于物品的协同过滤推荐.docx
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更新时间：2025-08-29
总字数：约1.02万字
文档摘要
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基于物品的协同过滤推荐
引言
基于物品的协同过滤推荐（Item-BasedCollaborativeFiltering）是一种广泛应用于推荐系统中的技术。与基于用户的协同过滤不同，基于物品的协同过滤主要通过分析用户对不同物品的评分或行为，找出物品之间的相似性，进而为用户推荐相似的物品。这种方法在处理大规模数据时更为高效，因为它减少了计算量，尤其是在用户数量远大于物品数量的情况下。
物品相似度计算
在基于物品的协同过滤推荐中，计算物品之间的相似度是核心步骤之一。常用的相似度计算方法包括余弦相似度（CosineSimilarity）和皮尔逊相关系数（P