2023年国赛_赛项规程样题解析-数据挖掘_子任务二：推荐系统
任务描述
1. 根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，不考虑相同的商品买了多少次），并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，并剔除用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用，将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应的任务序号下。
结果格式如下：
------------------------推荐Top5结果如下------------------ 相似度top1(商品id：1，平均相似度：0.98) 相似度top2(商品id：71，平均相似度：0.78) 相似度top3(商品id：22，平均相似度：0.76) 相似度top4(商品id：351，平均相似度：0.73) 相似度top5(商品id：14，平均相似度：0.52)
实现原理
在本任务需求中，实际上是要求实现按商品相似度进行商品推荐，即推荐与任务一中找出的10位用户（他们与用户1605所购买相同商品种类最多）所购买的商品最相似的5种商品。物品相似度计算原理如下图所示：
任务描述中明确要求使用余弦相似度算法来计算商品之间的相似度。
余弦相似度计算公式如下 ......
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