阅读笔记：Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms

概要：
推荐系统通过信息获取技术解决在线的个人的消息、产品或者服务的推荐问题。这些系统，特别是基于k临近协同过滤算法，在网络上取得了广泛的成功。可用信息和访问人数的巨大增加成了推荐系统一个难题。基于商品的协同过滤推荐算法应运而生，通过分析用户特征矩阵计算推荐信息。本文主要分析不同的基于商品的推荐算法，还会同k临近过滤算法比较，同时提供比现存最好的基于用户算法更好的算法。 推荐系统通过信息获取技术解决在线的个人的消息、产品或者服务的推荐问题。这些系统，特别是