《表2 协同过滤后的商品间的相似度》

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《基于协同过滤的商品个性化推荐算法应用研究》

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使用训练集进行实验测试，为保证测试的公平，协同过滤的参数设置为一致。其中Top-N设置为1，主要考虑商品两两之间的相似度，不考虑多商品之间的相似度问题；计算行为，即同一位顾客的某个商品出现多次时的处理playload行为，实验设置为add；最小物品值min User Behavior设为2，最大物品值max User Behavior设为500，平滑因为0.5，权重系数为1。三组协同过滤实验测试结果每组都有1343对数据，前15条数据如表2所示。