概述
推荐算法分类
1.基于内容的推荐算法
2.协同过滤推荐算法
基于内容推荐
1.需要知道每个项目的特征，以及详细的特征值，比如一个电影的爱情元素占比，动作成分占比等
2.需要用户事先评价几部电影，得到用户的评分特征向量，比如，对动作电影的偏好程度等
3.把特征和用户偏好相乘，得到预估得分，得到推荐结果集
基于内容算法弊端
需要详细知道每个元素的具体特征和值，这是基本不可能实现的
协同过滤推荐算法
1.随机初始化用户偏好θ和项目特征x
2.直接使用代价函数同时求上述两个随机变量的最优解，梯度下降或者高级算法均可
3.预测过程与内容推荐相同
协同过滤的优点
1.不需要知道x的具体内容和值，会自动通过现有数据进行求解求值
2.随着数据增多而越来越准确
协同过滤缺点
1.随机初始化过很费时间
2.学习的x特征无法被人类理解
近似项目推荐
通过求||x1-x2||的大小，可以得出与当前项目最接近的项目，从而获得关联项目。
均值标准化
当一个用户没有对任何电影评分的时候，如何推荐？
使用均值标准化，把每个评分都减去平均值，再在计算结束之后加上，这样就可以避免未评分用户每个预测都是0的情况，从而给用户推荐了。
最后
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