基于物品的推荐算法
本篇介绍基于物理的协同过滤推荐算法（ItemCF）
一 用户行为与权重
1 点击——1.0分
2 搜索——3.0分
3 收藏——5.0分
4 付款——10.0分
二 算法思想
给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
三 举例
1、现有如下用户、商品、行为、权重
2 、建模
3、算法步骤
3.1 根据用户行为列表计算用户、物品的评分矩阵
3.2 根据用户、物品的评分矩阵计算物品与物品的相似度矩阵
3.3 相似度矩阵乘以评分矩阵得到推荐列表
推荐列表如下：
评分矩阵和推荐列表矩阵如下：
然后设置推荐列表对应元素为0
最终推荐列表如下：
四 编程设计
分4个步骤，每个步骤都是一个MapReduce作业。