协同过滤相似度计算

   (1)传统的杰卡德相似度计算公式如下，

 其中A，B可以为不同用户的购物品类，

        当用户量特别大的时候，导致计算复杂度比较高，因为直接进行了笛卡尔积运算，这时候可能没有办法进行运算。优化方法如下：

     扫描整个品类，统计用户A和B共同出现的次数num_A_B，统计用户A和B出现的总次数num_A，num_B，Ａ和Ｂ的并集为num_A+num_B-num_A_B

即：可以用两个用户物品长度的倒数相乘，再乘以相同物品的个数。程序执行的时候，可以循环品类，对应每一个品类，每个的参数为用户物品的倒数，两个用户的乘积即为在该品类下的值，扫描整个品类，把相应的值相加即为近似的，可以比较不同用户之间的相似度。

  (2)使用基于内容推荐算法的思想：得到用户A的向量表示（出现某种物品，则在相应的位置为1，否则为0），得到用户B的向量表示，使用余弦相似度计算公式计算。

这两种方式都可以使用map-reduce思想进行运算，加速计算过程