基于投票的用户之间的相似性
基于投票的用户之间的相似性是一种常见的推荐系统算法，它通过比较用户的兴趣和行为来计算他们之间的相似性，并根据相似性为用户推荐相似的内容。这种算法的主要优势是能够快速地计算用户之间的相似性，并且能够为用户提供个性化的推荐。
基于投票的用户之间的相似性可以应用于各种场景，例如电影推荐、音乐推荐、商品推荐等。在电影推荐中，可以通过比较用户对电影的评分来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的电影。在音乐推荐中，可以通过比较用户对音乐的喜好来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的音乐。在商品推荐中，可以通过比较用户对商品的购买行为来计算用户之间的相似性，并为用户推荐相似的商品。
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in Central Europe | Countries | 0.763232现在，我想要实现的是基于邻居类别的查询获得一个单独的类别，这是一种基于向量的推荐/建议系统。我已经尝试过的只是简单和加权(基于相似性)的多数投票。
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