上一次講了《相似度計算方法：余弦相似度》中，提到了推薦系統(tǒng)中的基于用戶的協(xié)同過濾算法，由于用戶的行為數據，很適合用二分圖的數據結構描述，因此很多圖的算法可以在推薦系統(tǒng)中使用，專業(yè)人員稱為 Graph based Model，基于圖的模型，今天來看看基于圖的推薦算法。

二分圖

先來回顧下二分圖這個數據結構

背書中

二分圖又稱作二部圖，是圖論中的一種特殊模型。 設G=(V,E)是一個無向圖，如果頂點V可分割為兩個互不相交的子集(A,B)，并且圖中的每條邊（i，j）所關聯(lián)的兩個頂點i和j分別屬于這兩個不同的頂點集(i in A,j in B)，則稱圖G為一個二分圖

通俗的講

二分圖就是在一個圖中，將頂點集分成A和B，在這個圖中，所有邊的兩個頂點都分別在頂點集A和B，頂點集A中的頂點不會連向頂點集A中的頂點，頂點集B中的頂點不會連向頂點集B中的頂點

靈魂畫師上圖了

二分圖

看了圖大家基本能回想起來二分圖了，關于二分圖還有匹配和求最大匹配的算法，以后在二分圖的章節(jié)里面在說吧

用二分圖描述用戶行為數據

使用電商系統(tǒng)做為業(yè)務背景，頂點集A為用戶頂點集，頂點集B為商品頂點集用新的圖，頂點之間的邊代表用戶關注過商品，構成一個簡單的用戶關注商品的二分圖