基于用户的个性化推荐
基于用户喜好的个性化推荐算法研究
基于用户喜好的个性化推荐算法研究引言在数字化时代，数据已成为现代化的重要组成部分，在这个过程中，人类对数据处理的需求越来越多，个性化推荐技术也正式因此产生和发展的。
个性化推荐是通过分析用户的行为和兴趣爱好，然后基于用户画像，提供给用户最符合他们需求的物品。
本文对个性化推荐算法进行深入探究，以期为推荐系统中相关研究提供有价值的参考。
一、推荐系统的基本原理1.1 推荐系统的概念推荐系统是一种对用户个性化推荐的技术，以提供最符合用户需求的信息为目标，是信息过滤技术的应用。
通常来说，推荐系统需要在系统内部对用户信息进行处理，根据用户对商品、文章等的喜好历史数据进行分析，而后针对用户兴趣爱好和购买历史等实现用户个性化推荐。
1.2 推荐系统的类型目前推荐系统主要分为基于内容推荐和基于用户偏好推荐两种类型：（1）基于内容推荐基于内容推荐技术是一种将某一时刻用户访问的网页数据分析，通过分析网页文本、元数据，为用户推荐相同或者相似的网页的技术。
它综合考虑用户查询历史、搜索关键词、文本信息等信息，通过用户偏好模型，利用机器学习和自然语言处理技术，为用户提供更符合他们需求的信息。
（2）基于用户偏好推荐基于用户偏好推荐是通过分析用户的历史行为和兴趣爱好来为用户推荐商品/服务的技术方案。
该方法主要基于用户的历史评分数据和过往交互行为，通过区分和度量商品的不同特征，并比对用户与物品各个特征之间的相识程度，为用户推荐与其历史行为相似的商品/服务。
1.3 推荐系统的主要组成部分一个推荐系统的主要组成部分包括以下几个部分：（1）用户特征和行为分析主要包括用户的行为状态分析、交互历史、个人信息等，为推荐算法建模提供重要材料。
（2）推荐算法推荐系统的核心部分，其主要任务是将用户的行为和个人特征反映到推荐结果中，让推荐结果更贴近用户的实际需求。
（3）数据存储数据存储是保证推荐系统能高效快速地进行推荐的关键，同时，数据的安全性是系统能否运行的基础。
个性化推荐的方法
个性化推荐的方法
个性化推荐是基于用户个人兴趣和行为，通过算法等技术手段来推荐用户感兴趣的内容或产品。
以下是一些常用的个性化推荐方法：
1. 协同过滤推荐：基于用户历史行为和其他用户行为相似性，寻找相似兴趣的用户，推荐他们喜欢的内容或产品。
2. 基于内容的推荐：利用文本建模技术，分析用户历史行为和内容特征，推荐和用户兴趣相关的内容。
3. 深度学习推荐：利用深度神经网络实现特征的自动提取和表达，从而更精准地预测用户的兴趣和需求。
4. 组合推荐：将多种推荐方法组合使用，综合考虑用户和产品的多个特征，推荐更符合用户需求的内容或产品。
5. 实时推荐：基于实时数据分析和用户行为，动态地对用户进行推荐，提升推荐的实时性和效果。
总之，个性化推荐方法需要根据不同的应用场景和数据特点进行选择和优化，才能更好地实现用户个性化需求的满足。
基于用户画像的个性化推荐算法设计与实现
基于用户画像的个性化推荐算法设计与实现个性化推荐算法是在信息爆炸的时代，帮助用户筛选出感兴趣的内容的重要工具。
而用户画像则是一个用户的统计特征的集合，包括用户的个人信息、浏览习惯、喜好、兴趣等等。
基于用户画像的个性化推荐算法通过挖掘用户画像的信息，能够更准确地为用户提供个性化的推荐内容。
本文将介绍基于用户画像的个性化推荐算法的设计与实现。
首先，基于用户画像的个性化推荐算法的设计需要从用户的行为数据中挖掘出用户的偏好。
用户的行为数据包括浏览记录、点击记录、购买记录等等。
通过分析这些数据，可以获取用户的兴趣偏好，例如用户经常浏览的产品类型、点击次数最多的文章主题等等。
对于每个用户，可以将其兴趣偏好以向量的形式表示，即构建用户的特征向量。
其次，基于用户画像的个性化推荐算法还需要考虑用户之间的相似度。
相似的用户往往具有相似的兴趣，因此可以通过计算用户之间的相似度来找到相似用户的推荐内容。
常用的方法是通过计算用户特征向量之间的余弦相似度来衡量用户之间的相似度。
具体而言，可以使用余弦相似度公式：```similarity = A · B / (||A|| × ||B||)```其中，A和B分别表示两个用户的特征向量。
然后，基于用户画像的个性化推荐算法需要根据用户的特征向量和相似用户的兴趣，来为用户推荐合适的内容。
一种常用的方法是基于协同过滤算法。
协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。
基于用户的协同过滤算法是根据用户的兴趣向量和相似用户的兴趣向量来计算推荐结果。
而基于物品的协同过滤算法是通过计算物品之间的相似度，然后根据用户的历史行为预测用户可能感兴趣的物品。
此外，基于用户画像的个性化推荐算法还可以结合其他算法来提升推荐的准确性和效果。
例如，可以使用基于内容的推荐算法。
基于内容的推荐算法是根据对内容的分析来推荐相关的内容。
例如，对于文章推荐，可以通过对文章内容进行分词、关键词提取等技术，来计算文章之间的相似度，然后为用户推荐相似的文章。
基于用户行为的个性化推荐算法
基于用户行为的个性化推荐算法个性化推荐算法是一种根据用户个体的行为、兴趣、偏好等信息，为其提供个性化推荐的技术。
在互联网时代，信息爆炸式增长使用户面临着海量的内容选择，个性化推荐算法能够帮助用户快速找到符合其兴趣的内容，提高用户体验和满意度。
基于用户行为的个性化推荐算法通过分析和挖掘用户的行为数据，如浏览记录、点击记录、购买记录等，以了解用户的兴趣和偏好。
这些数据可以帮助推荐系统了解用户的兴趣爱好、消费习惯和购买意向，从而为用户提供个性化的推荐内容。
首先，基于用户行为的个性化推荐算法需要收集和分析大量的用户行为数据。
这些数据可以从用户的浏览器、APP、电商平台等渠道获取，包括用户的点击、浏览、购买、评价等各种行为记录。
通过对这些行为数据的分析，可以建立用户的兴趣模型和行为特征，进而为用户进行个性化推荐。
其次，基于用户行为的个性化推荐算法需要对用户行为数据进行挖掘和分析。
通过使用机器学习和数据挖掘技术，可以从大量的用户行为数据中挖掘出用户的兴趣和偏好。
例如，可以使用聚类算法将用户划分为不同的兴趣群体，或者使用关联规则挖掘用户的购买关联性。
这些分析结果可以为推荐系统提供用户的兴趣标签和行为特征，提高个性化推荐的准确性和效果。
另外，基于用户行为的个性化推荐算法需要建立用户的兴趣模型和推荐模型。
兴趣模型是描述用户兴趣、偏好和行为特征的数学模型，可以通过用户的行为数据训练得到。
推荐模型是根据用户的兴趣模型和推荐策略，从大量的内容中为用户进行个性化推荐的模型。
推荐模型可以使用协同过滤、内容推荐、基于标签的推荐等多种方法实现。
最后，基于用户行为的个性化推荐算法需要对推荐结果进行评估和优化。
推荐结果的质量对于用户的满意度和推荐系统的效果至关重要。
可以使用离线评估和在线评估两种方法来评估推荐结果的准确性和效果。
同时，通过对用户的反馈和行为数据进行分析，可以优化推荐算法和推荐策略，提高个性化推荐的效果和用户满意度。
基于用户画像的个性化推荐教程
基于用户画像的个性化推荐教程个性化推荐是当前互联网发展的热门话题之一。
随着用户数量的不断增加和内容数量的爆炸式增长，如何给用户提供个性化、精准的推荐成为了互联网公司的重要任务之一。
而基于用户画像的个性化推荐正是其中一种常见的解决方案。
一、什么是用户画像？用户画像是根据用户的基本信息、兴趣特点、行为习惯、消费倾向等多种因素综合得出的用户模型。
通过收集和分析用户的多维度数据，可以更好地了解用户的需求和喜好，进而为用户提供个性化的推荐服务。
二、用户画像的构建1. 数据采集用户画像的构建离不开数据的支持。
通过用户在平台上的各种操作，如搜索历史记录、点击行为、购买记录等，可以收集到大量的用户行为数据。
此外，还可以利用用户在社交媒体上的信息，比如社交关系、兴趣圈子等数据。
同时，也可以通过问卷调查、人工标注等方式获取用户的基本信息和兴趣偏好。
2. 数据清洗与处理获得的原始数据通常包含大量的噪声和冗余信息，需要通过数据清洗和处理来提取有用的信息。
清洗主要包括数据去重、数据填充、异常值处理等。
处理则是对数据进行特征工程，提取符合模型需要的特征。
3. 特征选择特征选择是为了在众多可能的特征中选取对推荐任务有用的特征。
常用的特征选择方法有相关系数法、卡方检验法、信息增益法等。
根据具体情况选择合适的方法，提取最具代表性的特征。
4. 用户标签化标签化是将用户画像与具体的标签关联起来。
标签可以是用户的兴趣类别、行为习惯等。
通过对用户行为和偏好的分析，将用户划分到不同的标签群体中，为后续的推荐算法提供基础。
三、基于用户画像的个性化推荐算法1. 协同过滤算法协同过滤算法是基于用户行为对物品进行推荐的一种常用算法。
简单来说，就是根据用户的历史行为和与其他用户的相似性，推荐那些其他用户中有兴趣的物品。
这种算法不需要事先对物品进行标签化，只需要用户行为数据就可以实现个性化推荐。
2. 决策树算法决策树算法以树形结构进行决策，根据用户的特征和标签，逐步进行划分和推荐。
基于用户画像的个性化推荐算法实现
基于用户画像的个性化推荐算法实现随着互联网技术的不断发展，用户获得信息和商品的途径越来越多样化。
对于商家和互联网企业来说，如何更好地推荐商品和服务给用户，提高用户满意度和消费效率，是一个非常重要的问题。
目前，针对用户画像的个性化推荐算法已经成为了推荐系统的主流之一，本文将对基于用户画像的个性化推荐算法的实现做一个简要阐述。
一、基本概念在理解个性化推荐算法之前，需要了解一些基本概念。
推荐算法是一种通过分析用户行为和购买记录，向用户推荐商品或服务的算法。
推荐系统是一个分类的概念，旨在实现两个目标：第一，提供用户需要的商品或服务；第二，提供用户感兴趣的商品或服务。
个性化推荐算法是推荐系统的一种，旨在根据用户的个人信息、兴趣爱好等特征，向用户推荐符合其需求和偏好的商品或服务。
个性化推荐算法包括很多种，本文主要介绍针对用户画像的个性化推荐算法。
二、用户画像用户画像是指根据一定的特征标准，将用户的数据和信息进行归纳总结，以便对该用户进行更好的访问分析和精准推荐的工具。
用户画像基于用户数据分析和统计学模型，将用户的兴趣、需求、行为、消费习惯等信息进行综合分析，从而得出该用户的各种特征。
用户画像的构建需要多种数据来源，既可以通过用户的行为数据和访问数据来分析其需求和喜好，也可以通过用户自身填写的个人资料、地域、性别、年龄等信息来构建用户画像。
在实际应用中，数据的来源越丰富，用户画像的精度和有效性就越高。
三、个性化推荐算法针对用户画像的个性化推荐算法用于将用户画像中蕴含的信息与实际商品信息进行匹配，从而推荐适合该用户的商品或服务。
该算法的实现需要以下步骤：1. 数据收集。
收集用户的行为数据、访问数据等信息，构建用户画像数据库。
2. 特征分析。
在用户画像中提取用户的特征，包括个人资料、地域、性别、年龄、兴趣爱好、消费能力等。
3. 特征向量化。
将用户的特征转化为数值向量，以便进行更好的匹配和推荐。
4. 商品特征分析。
基于用户行为的个性化推荐系统设计
基于用户行为的个性化推荐系统设计在当今信息化快速发展的时代，互联网飞速发展，想要获取各种信息变得格外容易，但同时，过量的信息和过度的广告侵扰也成为了许多人面临的难题。
在这样的情况下，通过个性化推荐系统来给用户提供最符合自己需求的内容，成为了互联网企业提高用户口碑和推广自己产品的一个重要方式。
本文将分析一种基于用户行为的个性化推荐系统的设计方法和实现，旨在为读者了解该方案提供一定的参考和帮助。
一、用户行为的数据获取和处理为了实现个性化推荐，最先要解决的问题是如何获取到用户行为的数据。
这个过程需要通过各种途径来获取用户的基本信息，以及行为数据信息，例如用户的搜索历史、阅读历史、浏览历史等，同时也需要将获取的行为数据信息进行处理。
这个处理过程需要解决数据的去重、拆分、格式化等问题，同时对于行为数据的加权、评分等处理方式可以考虑结合业务和实际需求，在算法实现上进行创新和优化。
二、推荐算法的选择和实现在了解用户行为数据后，下一步的工作是选择合适的推荐算法进行实现。
目前市场上常见的推荐算法包括协同过滤算法、基于内容过滤算法和混合推荐算法等。
在不同的业务场景中，根据业务需求量身定制的推荐算法往往能取得更好的推荐效果。
对于不同的算法选择，目标在于保证推荐结果的准确性和个性化，同时考虑成本和效率等诸多因素，确保整体推荐系统的优化和可靠性。
三、推荐结果的反馈和评价在推荐数据生成后，下一个重要的步骤是相关数据的反馈和评价。
这个过程可以通过多种途径来达到，包括用户的反馈意见、暴露率、点击率等。
这些数据反馈信息是推荐算法优化和提高准确性的重要参考，同时也可以作为改进推荐系统的关键点，例如在用户推荐过程中添加个性化反馈机制、增加用户评价系统等等。
这些方法将能够全面优化推荐系统，达到更完美的效果。
四、用户数据的保密和隐私保护在所有的个性化推荐系统设计方法中，保护用户隐私数据是一个必须保持的原则。
为保证用户数据的隐私安全，需要在技术上加固并且在策略上合规规范的措施，例如在敏感用户数据获取和传递过程中进行加密，避免用户个人信息泄露等。
人工智能技术在电子商务推荐系统中的应用与个性化推荐
人工智能技术在电子商务推荐系统中的应用与个性化推荐在当今数字化时代，电子商务已成为人们购物的主要方式之一。
为了提升用户体验和推动销售，电子商务企业采用了各种推荐系统来为用户提供个性化的产品和服务推荐。
而人工智能技术的应用则为电子商务推荐系统带来了更高效和精准的推荐能力。
一、人工智能技术在电子商务推荐系统中的应用1. 机器学习机器学习是人工智能技术的核心之一，它通过数据分析和模式识别，使推荐系统能够根据用户的购买历史、点击行为、浏览记录等信息，对用户进行个性化推荐。
通过机器学习算法，推荐系统能够识别用户的购买偏好和兴趣，从而为用户提供更准确的推荐。
2. 数据挖掘数据挖掘技术能够挖掘用户的行为模式和隐藏的关联规则，帮助电子商务企业理解用户的消费习惯、喜好和需求。
通过对海量数据的分析和挖掘，推荐系统能够实时跟踪用户的行为，并根据用户的需求进行动态调整和优化推荐策略。
3. 自然语言处理自然语言处理技术能够识别和理解用户的文字信息，帮助电子商务企业更好地理解用户的需求和意图。
通过对用户的搜索关键词、评价和评论等文字信息的分析，推荐系统能够提取关键信息，并为用户提供更准确的产品和服务推荐。
二、人工智能技术在电子商务推荐系统中的个性化推荐1. 基于用户的个性化推荐基于用户的个性化推荐是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关的产品和服务。
推荐系统会根据用户的购买历史、点击行为、浏览记录等信息，分析用户的偏好，并为用户定制个性化的推荐列表。
通过不断迭代和优化推荐算法，推荐系统能够越来越准确地满足用户的需求。
2. 基于物品的个性化推荐基于物品的个性化推荐是根据物品之间的关联关系，为用户推荐与其当前浏览物品相似或相关的其他物品。
推荐系统会分析物品之间的相似性和关联性，并根据用户的当前浏览记录，为用户推荐其他可能感兴趣的物品。
通过基于物品的个性化推荐，用户可以发现更多符合其兴趣和需求的产品和服务。
3. 基于混合算法的个性化推荐基于混合算法的个性化推荐是将多种推荐算法进行组合和集成，以提高推荐系统的推荐能力。
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基于用户的协同过滤推荐算法摘要随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐已成为电子商务的一个重要研究领域。
个性化推荐算法是电子商务推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。
协同过滤是应用最为广泛的一种个性化推荐技术。
协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。
本文介绍了基于用户的协同过滤推荐算法。
关键词：电子商务基于用户的协同过滤推荐余弦相似性相关相似性1.课题研究背景及意义随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。
用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。
信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。
个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。
个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。
个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。
个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。
好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。
对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。
一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。
个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣.2 . 协同过滤技术2.1协同过滤的基本思想协同过滤主要是以属性或兴趣相近的用户经验与建议作为提供个性化推荐的基础。
透过协同过滤，有助于搜集具有类似偏好或属性的用户，并将其意见提供给同一集群中的用户作为参考，以满足人们通常在决策之前参考他人意见的心态。
协同过滤推荐(collaborative filtering recommendation)是目前研究最多的个性化推荐技术，它基于邻居用户的资料得到目标用户的推荐，推荐的个性化程度高。
著名的系统有GroupLens/ Net Perceptions,Ringo/ Firefly及Tapest ry等。
协同过滤的最大优点是对推荐对象没有特殊要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。
协同过滤推荐主要分为两类:一是基于内存的协同过滤(memory - based collaborative filtering)，先用相似统计的方法得到具有相似兴趣爱好的邻居用户，所以该方法也称基于用户的协同过滤( user -based collaborative filtering)或基于邻居的协同过滤(neighbor - based collaborative filtering)；二是基于模型的协同过滤(model - based collaborative fil2tering)，先用历史数据得到一个模型，再用此模型进行预测。
本文主要研究的是基于用户的协同过滤推荐算法的实现。
基于用户的协同推荐算法随着用户数量的增多，计算量成线性加大，其性能越来越差，并且不能对推荐结果提供很好的解释。
为此，在2001年Sar2wr 教授提出了第三种协同过滤推荐算法，即基于项目的协同推荐算法(item - basedcollaborative filter2ing algorithms)。
该算法通过先计算已评价项目和待预测项目的相似度，以相似度作为权重，加权各已评价项目的评价分，得到预测项目的预测值，并指出基于项目的推荐算法比基于用户的推荐算法还要好，且能解决基于用户的协同推荐的两个问题。
但Mild教授从批判的角度重新审视了各种推荐算法，指出基于项目的协同推荐并不一定好，算法准确度与采用的实验规模数据有关，大多数情况下还是基于用户的协同推荐好。
2. 2 协同过滤的分类和局限性协同过滤算法可以分为两种类型，基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤。
⑴基于内存的协同过滤。
这种类型的协同过滤的基本思想是假设人与人之间的行为具有某种程度的相似性，也就是说行为类似的顾客会购买相类似的产品。
基于内存的推荐算法推荐速度快，能反映最新的商品评分。
但是由于算法需要将整个用户数据库调入内存，因此产生推荐非常耗时，而且推荐的实时性难以保证。
⑵基于模型的协同过滤。
此算法首先通过聚类、贝叶斯网络、关联规则或者机器学习方法来构建使用者兴趣模型，进而利用此模型来产生推荐。
协同过滤存在的主要问题有：⑴数据稀疏性问题：在系统初期，用户稀少或者评分信息稀少，难以找到相似用户集，导致推荐效果大大降低。
⑵算法的实时性问题：当用户数目增大到一定程度，推荐结果的计算时间是算法实时性的巨大挑战。
如果系统过长时间无响应，网站将会失去客户。
⑶新用户的“冷启动”问题：在数据稀疏的极端情况下，一个新的项目首次出现，没有用户对它作过评价，那么基于用户的协同过滤算法根本无法进行。
3.基于用户的协同过滤推荐算3.1算法简介基于用户的协同过滤是个性化推荐中应用最为广泛的方法，它是基于邻居用户的兴趣爱好预测目标用户的兴趣偏好。
算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居，然后根据目标用户的邻居的偏好产生向目标用户的推荐。
它的基本原理是利用用户访问行为的相似性来互相推荐用户可能感兴趣的资源对当前用户，系统通过其历史访问记录及特定相似度函数，计算出与其访问行为（购买的产品集合、访问的网页集等）最相近的N 个用户作为用户的最近邻居集，统计的近邻用户访问过而目标用未访问的资源生成候选推荐集，然后计算候选推荐集中每个资源对用户的推荐度，取其中K 个排在最前面的资源作为用户的推荐集。
3.2 算法步骤3.2.1建立用户模型：协同过滤算法的输入数据通常表示为一个 m*n 的用户一 评价矩阵R ，m 是用户数，n 是项目数，其中Rij 表示第i 个用户对第j 个项目的评分值；⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=mn in m i m i n n r r r r r r r r r r r r R .................. (221122221)11211图3-1 评分矩阵这里的评分值可以是用户的浏览次数，购买次数等隐式的评分，还可以采用显示评分，如用户对商品的直接评分，本算法的实现是采用用户对所购买商品的直接评分作为评分矩阵中评分值的。
3.2.2 寻找最近邻居寻找最近邻居：在这一阶段，主要完成对目标用户最近邻居的查找。
通过计算目标用户与其他用户之间的相似度，算出与目标用户最相似的“最近邻居”集。
即：对目标用户i 产生一个以相似度sim(i, j)递减排列的“邻居”集合。
该过程分两步完成：首先计算用户之间的相似度，可采用皮尔森相关系数、余弦相似性和修正的余弦相似性等度量方法。
其次是根据如下方法选择“最近邻居”：(1)选择相似度大于设定阈值的用户；(2)选择相似度最大的前 k 个用户；(3) 选择相似度大于预定阈值的 k 个用户。
寻找最近邻居通常有三种方法：3.2.2.1余弦相似性（Cosine ）每一个用户的评分都可以看作为n 维项目空间上的向量，如果用户对项目没有进行评分，则将用户对该项目的评分设为0。
用户间的相似性通过向量间的余弦夹角度量。
设用户i 和用户j 在n 维项目空间上的评分分别表示为向量i 和向量j ，则用户i 和用户j 之间的相似性),(j i sim 为：||||||||),(j i j i j i sim ⋅⋅= (3-2)2其中，分子为两个用户评分向量的内积，分母为两个用户向量模的乘积。
3.2.2.2相关相似性(Correlation)设用户i 和用户j 共同评分过的项目集合用ij I 表示，j i ij I I I =，则用户i 和用户j 之间的相似性),(j i sim 通过Pearson 相关系数度量：∑∑∑∈∈∈----=Iij j ,j Iij i ,i j ,j Iij i ,i 2)(2)()()(),(d d d d d d d R R R R R R R Rj i sim (3-3)其中，d i R ,表示用户i 对项目d 的评分,i R 、j R 分别表示用户i 和用户j 对所打分项目的平均评分。
3.2.2.3修正的余弦相似性(Adjusted Cosine)在余弦相似性度量方法中，没有考虑不同用户的评分尺度问题，修正的余弦相似性度量方法通过减去用户对项目的平均评分改善这一缺陷。
设用户i 和用户j 共同评分过的项目集合用ij I 表示，j i ij I I I =，i I 和j I 分别表示用户i 和用户j 评分过的项目集合，则用户i 和用户j 之间的相似性),(j i sim 为：∑∑∑∈∈∈----=Ij j ,j Ii i ,i j ,j Iij i ,i 2)(2)()()(),(d d d d d d d R R R RR R R Rj i sim (3-4)其中，d i R ,表示用户i 对项目d 的评分，i R 、j R 分别表示用户i 和用户j 对项目的平均评分。
本系统选择相似度最高的十个用户作为最近邻居。
本文在原型系统中采用的是余弦相似性计算的用户相似性，选出十个最近邻居。
3.2.3 产生推荐项目：计算方法如下 ：∑∑+=∈∈-NBSi j NBSi j j d j i d i j i sim R R j i sim R P )),(()(*),(,,(3-5)其中),(j i sim 表示用户i 与用户j 之间的相似性，d j R ,表示最近邻居用户j 对项目d 的评分，i R 和j R 分别表示用户i 和用户j 的平均评分，公式(4)的实质是在用户的最近邻居集NE Si 中查找用户，并将目标用户与查找到的用户的相似度的值作为权值，然后将邻居用户对该项目的评分与此邻居用户的所有评分的差值进行加权平均。
通过上述方法预测出目标用户对未评价项目的评分，然后选择预测评分最高的 TOP-N 项推荐给目标用户。