老板说“我们要做个性化推荐”时，你该怎么办......

做完分词和关键词指标后，每一篇新闻的特征就能用关键词的集合来标识了：

其中word0，1，2……n是新闻的所有关键词，tfidf0，1，2……n则是每个关键词的tfidf值。

两个新闻的相似度就能通过重合的关键词的tfidf值来衡量了。根据之前所学的知识，几何中夹角余弦可以用来衡量两个向量的方向的差异性，因此在我们的算法中使用夹角余弦来计算新闻关键词的相似度。夹角越小，相似度越高。

有了关键词和各关键词的tfidf之后，就可以计算新闻的相似度了。假设两条新闻的特征列表如下：

可以看到两条新闻有 5 个重合的关键词：广州，摩拜单车，太阳，天河和市长，因此两条新闻的相关性由这 5 个关键词决定，计算方式如下：

得出两条新闻的相关性最终值；用同样的方法能得出一条新闻与新闻库里面所有内容的相关性。

4、用户特征

得到新闻特征以后，还需要得到用户特征才能对两者进行匹配和推荐，那怎么获得用户特征呢？

（编辑：西安站长网）

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