# 简介
* 自己实现的一个基于用户的协同过滤推荐算法，应用场景是网络学院的课程视频推荐。
* 与传统的协同过滤的不同
 * 评分矩阵由学习者学习视频的几种操作构成，包括视频观看次数、视频暂停和拖动次数、视频观看时长
 * 在计算学习者相似性的时候，除了利用评分矩阵计算皮尔逊相似度外，考虑学习者课件学习的相似度、学习者论坛里的交互等