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Thinking in java 没有编程经验根本看不懂，过几年再看吧，不看也没关系。
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协同过滤(collaborative filtering)算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后计算并推荐。基于物品的协同过滤算法的核心思想就是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
电子商务推荐系统的一种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。
User-CF的思想和计算 在一个个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找和他有相似兴趣的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A。
基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。
1、打开浏览器，把免费免费小程序.网站复制到浏览器上面，打开后点击免费制作。选择自己所属行业或者是喜欢的模版，通过拖拽，添加功能的方式，设计出自己自己的微信小程序，全程不需要使用代码。
2、回到在微信Web开发工具中，在「项目目录」这一栏选择下载好的代码包，打开后就可以看到小程序的预览效果了。 在「项目」页面中，开发者可以查看小程序的基本属性，也可以进行真机预览调试，或向微信服务器提交一个新版本的小程序代码。
3、首先创建一个新界面。其次添加按钮代码。绑定按钮按钮代码。最后跳转界面响应事件连接按钮代码。
电子商务推荐系统的一种主要算法。协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。
协同过滤(collaborative filtering)算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是收集用户偏好，找到相似的用户或物品，然后计算并推荐。基于物品的协同过滤算法的核心思想就是：给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。
协同过滤算法：这是基于群体的推荐。基于用户的相似度、内容的共现度，以及基于人口特征将用户聚集为不同群体来推荐。
协同过滤算法侧重于从大数据（集体智慧）中寻找某些隐含的模式，即通过用户对于商品的历史交互记录来寻找相似的用户。是一种较为著名和常用的推荐算法。它侧重大数据但不是大数据。
