基于协同过滤算法的项目(未完成)
该项目在之前的纷享app项目的基础之前上进行改进,去除文章部分模块,添加推荐模块
该算法分别使用基于用户、基于物品两种方式进行实现(现只展示两种方法的工具类)
数据库方面
- 添加用户行为表:用于记录用户对商品的商品的点击、是否收藏、分享次数等,用于计算用户相似度、物品相似度
- 添加用户相似度表:用于记录已经计算好的用户相似度,以提升系统性能
- 添加物品相似度表:用于记录已经计算好的物品相似度,以提升系统性能
后台代码实现
基于用户的协同过滤
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设向量 A = (A1,A2,A3,...,An), B = (B1,B2,B3,...,Bn),推广到多维,公式为:
其中的 A1,A2,A3...就可以理解为该用户对不同的商品的点击量。(这里将使用数据归一化,将其转化为五分值,好进行比较)
基于物品的协同过滤