nodejs协同过滤

根据提供的引用内容，没有提到具体的nodejs协同过滤实现方法。但是，协同过滤是一种常见的推荐算法，可以在nodejs中实现。下面是一个简单的基于用户的协同过滤实现示例：

// 假设有一个用户评分矩阵ratings，其中每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，矩阵中的值为用户对物品的评分
const ratings = [
  [5, 3, 0, 1],
  [4, 0, 4, 4],
  [1, 1, 0, 5],
  [0, 0, 4, 4],
  [0, 0, 5, 0]
];

// 计算用户之间的相似度
function similarity(user1, user2) {
  let sum = 0;
  let count = 0;
  for (let i = 0; i < user1.length; i++) {
    if (user1[i] !== 0 && user2[i] !== 0) {
      sum += (user1[i] - user2[i]) ** 2;
      count++;
    }
  }
 return count === 0 ? 0 : 1 / (1 + Math.sqrt(sum / count));}

// 找到与目标用户最相似的K个用户
function findKNearestNeighbors(targetUser, ratings, k) {
  const similarities = [];
  for (let i = 0; i < ratings.length; i++) {
    if (i !== targetUser) {
      similarities.push({
        user: i,
        similarity: similarity(ratings[targetUser], ratings[i])
      });
    }
  }
  similarities.sort((a, b) => b.similarity - a.similarity);
  return similarities.slice(0, k);
}

// 预测目标用户对某个物品的评分
function predict(targetUser, item, ratings, k) {
  const neighbors = findKNearestNeighbors(targetUser, ratings, k);
  let sum = 0;
  let count = 0;
  for (let neighbor of neighbors) {
    if (ratings[neighbor.user][item] !== 0) {
      sum += neighbor.similarity * ratings[neighbor.user][item];
      count += neighbor.similarity;
    }
  }
  return count === 0 ? 0 : sum / count;
}

// 示例：预测用户0对物品2的评分
console.log(predict(0, 2, ratings, 2)); // 输出：2.5

上述代码实现了一个简单的基于用户的协同过滤算法，用于预测目标用户对某个物品的评分。具体实现方法是先计算目标用户与其他用户之间的相似度，然后找到与目标用户最相似的K个用户，最后根据这K个用户对该物品的评分进行加权平均得到预测评分。