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java商城推荐算法(含源码,小程序,vue,uniapp)

简介: java商城推荐算法(含源码,小程序,vue,uniapp)

用户协同推荐算法思想

如果你喜欢苹果、香蕉、芒果等物品,另外有个人也喜欢这些物品,而且他还喜欢西瓜,则很有可能你也喜欢西瓜这个物品。

所以说,当一个用户 A 需要个性化推荐时,可以先找到和他兴趣相似的用户群体 G,然后把 G 喜欢的、并且 A 没有听说过的物品推荐给 A,这就是基于用户的系统过滤算法。

  根据上述基本原理,我们可以将基于用户的协同过滤推荐算法拆分为两个步骤:

1. 找到与目标用户兴趣相似的用户集合

2. 找到这个集合中用户喜欢的、并且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户

1. 发现兴趣相似的用户

      通常用 Jaccard 公式或者余弦相似度计算两个用户之间的相似度。设 N(u) 为用户 u 喜欢的物品集合,N(v) 为用户 v 喜欢的物品集合,那么 u 和 v 的相似度是多少呢:

      Jaccard 公式:

      余弦相似度:

      假设目前共有4个用户: A、B、C、D;共有5个物品:a、b、c、d、e。用户与物品的关系(用户喜欢物品)如下图所示:

      如何一下子计算所有用户之间的相似度呢?为计算方便,通常首先需要建立“物品—用户”的倒排表,如下图所示:

      然后对于每个物品,喜欢他的用户,两两之间相同物品加1。例如喜欢物品 a 的用户有 A 和 B,那么在矩阵中他们两两加1。如下图所示:

      计算用户两两之间的相似度,上面的矩阵仅仅代表的是公式的分子部分。以余弦相似度为例,对上图进行进一步计算:

      到此,计算用户相似度就大功告成,可以很直观的找到与目标用户兴趣较相似的用户。

2. 推荐物品

      首先需要从矩阵中找出与目标用户 u 最相似的 K 个用户,用集合 S(u, K) 表示,将 S 中用户喜欢的物品全部提取出来,并去除 u 已经喜欢的物品。对于每个候选物品 i ,用户 u 对它感兴趣的程度用如下公式计算:

      其中 rvi 表示用户 v 对 i 的喜欢程度,在本例中都是为 1,在一些需要用户给予评分的推荐系统中,则要代入用户评分。

      举个例子,假设我们要给 A 推荐物品,选取 K = 3 个相似用户,相似用户则是:B、C、D,那么他们喜欢过并且 A 没有喜欢过的物品有:c、e,那么分别计算 p(A, c) 和 p(A, e):

       看样子用户 A 对 c 和 e 的喜欢程度可能是一样的,在真实的推荐系统中,只要按得分排序,取前几个物品就可以了

springboot+html商城版本源码

springboot+vue(elementui)商城版本源码

springboot+uniapp城版本源码

springboot+小程序版本源码

springboot+安卓版本源码

springcloud和上面任意版本组合


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