推荐引擎的沧海一粟

推荐引擎的分类
1.基于用户的推荐(user-based recommentdation)
2.基于内容的推荐(item-based recommentdation)
3.用户评分平均值推荐(slop-one recommentdation)
4.基于内容的推荐(content-based recommentdation)
等等
相似度算法
1.皮尔森相关系数(Pearson correlation)
2.欧几里德距离(Euclidean distance)
3.余弦定理(Cosine)
4.斯皮尔曼相关系数(Spearman correlation)
5.Tanimoto 系数(Tanimoto Coefficient)
6.对数相似度(log-likelihood)
邻居度量方法
1.固定大小的邻居(Fixed-size neighborhoods)
2.基于阀值的邻居(threshold-based neighborhoods)