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协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。

基于物品的协同过滤算法 （mapreduce）

博客推荐系统是向用户推荐可能感兴趣的博客的系统。分为游客状态和登录状态（功能：展示最新的博客、推荐热度最高的博客、按分类推荐博客、登录注册、点赞收藏、修改个人资料、发表管理博客、管理收藏的博客以及针对用户喜好推荐博客。）。压缩包中有博客数据采集的爬虫代码、建立数据表所需的数据、建表语句、Javaweb项目文件、MapReduce项目文件（推荐算法，基于物品的协同过滤算法）和打包好的jar包、自动化执行推荐算法的shell脚本。可作为javaweb或Hadoop结课作业的参考。

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使用Python实现的基于协同过滤的推荐算法的实现过程，可以正常的运行和测试，修改一下数据就可以。

zutki:基于物品的协同过滤算法(itemCF)的推荐系统

py，itemcf，论文：https://blog.csdn.net/ancientear/article/details/100836118