基于用户的协同过滤（余弦相似度）

什么是协同过滤

协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。

什么是余弦相似度

余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。

来个小小案子来理解下

下面是 A、B、C、D 四位顾客对 one 到 seven 总共 7 件商品的评分表

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({'one': [4, np.nan, 2, np.nan], 
  

 

  
1
  
2
  
3
 

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