update README.md.

readme

Signed-off-by: taishan <liuyapeng@bdtd.com>

README.md

@@ -1,5 +1,11 @@
 # JAVA推荐系统-基于用户和物品协同过滤的电影推荐
 
+
+#### 系统原理
+该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法（UserCF）和基于物品（此应用中指电影）的协同过滤(ItemtemCF）
+利用统计学的相关系数经常皮尔森（pearson）相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。
+
+
 ## 我的博客
 
 1. **JAVA OPC UA专栏**：[https://blog.csdn.net/weixin_40986713/category_12356608.html](https://blog.csdn.net/weixin_40986713/category_12356608.html)
@@ -9,10 +15,6 @@
 5. **java 推荐算法专栏**：[https://blog.csdn.net/weixin_40986713/category_12268014.html](https://blog.csdn.net/weixin_40986713/category_12268014.html)
 6. **Java视频图像处理专栏**：[https://blog.csdn.net/weixin_40986713/category_11109931.html](https://blog.csdn.net/weixin_40986713/category_11109931.html) 
 
-#### 系统原理
-该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法（UserCF）和基于物品（此应用中指电影）的协同过滤(ItemtemCF）
-利用统计学的相关系数经常皮尔森（pearson）相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。
-
 
 #### 协同过滤算法
 协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。协同过滤(Collaborative Filtering,简写CF)是推荐系统最重要得思想之一，其思想是根据用户之前得喜好以及其他兴趣相近得用户得选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐)，一般仅仅基于用户的行为数据（评价，购买，下载等），而不依赖于物品的任何附加信息（物品自身特征）或者用户的任何附加信息（年龄，性别等）。其思想总的来说就是：人以类聚，物以群分。