摘要：

内容：

1.平均值

　　1.1 全局平均值

　　1.2 用户评分平均值

　　1.3 物品评分平均值

　　1.4 用户分类对物品分类的平均值

　　分类方法：

　　　　1.4.1 平均值分类

　　　　1.4.2 活跃度/流行度分类

2.基于邻域的方法

　　2.1 基于用户的协同过滤

　　2.2 基于物品的协同过滤

　　相似度计算方法选择：

　　　　基于共现矩阵的相似度

　　　　余弦相似度　　　　

3.隐语义模型与矩阵分解模型

　　3.1 ALS 矩阵分解模型　　

4.加入时间因素

　　1.基于邻域的模型融合时间信息

5.模型融合

　　1.级联方式

　　2.加权融合

我的代码：

　　1.python部分：

　　　　
　　2.spark部分：

　　　　https://github.com/Tongzhenguo/my_scala_code/blob/master/src/main/scala/person/tzg/scala/ItemBaseCF.scala

数据集来源：

　　http://www.pkbigdata.com/common/cmpt/猜你喜欢_竞赛信息.html

评分预测问题计算方法