Python算法练习（十四）// 算法：基于协同过滤的推荐系统，数据集：玩具电商数据集

一、练习目标
1、手写python代码实现基于协同过滤的推荐系统，包括基于Item和基于User两种算法；
2、通过实战案例，比较基于Item和基于User的协同过滤两者的差异。
二、重要结论
1、本案例的数据集特点是用户多、商品少；
2、将预测购买频次作为推荐指数；
3、构建基于Item协同过滤的推荐系统，用时相对较少；
4、两种算法得到的推荐商品明显不一样。
三、练习步骤
1、导入数据
2、数据预处理
3、构建基于用户协同过滤的推荐系统
4、构建基于物品协同过滤的推荐系统
四、附关键代码