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基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法
基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法
协同过滤
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基于用户兴趣分类的协同过滤推荐算法
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基于用户的协同过滤算法（user-based Collaborative Filtering）
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欣灌费研仍在继续，不能返校只好在家做毕设，毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会，推荐系统算法也不懂，包含推荐系统的东西倒是用过不少（某宝，某东，某音）。 只好从最基础的开始学，先学推荐算法。 打开Microsoft Edge,搜索推荐系统总结，得到该文章《推荐系统干货总结》，如获至宝。 文章中推荐了一本书《推荐系统实践》，我决定先从这本书开始。 电子书链接：https:
基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现 基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序 余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集
浏览：119
5星 · 资源好评率100%
本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理 基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将
基于协同过滤算法的电影推荐设计与实现系统
浏览：198
5星 · 资源好评率100%
程序已运行成功，如有不懂，可以私信我。 1、做什么？ 基于协同过滤算法的电影推荐设计与实现系统 2、准备怎么做？ (1)首先通过爬虫，获取每位用户评论的电影和评分。 (2)其次通过用欧式距离，计算两用户之间的相似度，找到用户之间都评论过的电影，然后计算两者之间的欧氏距离。 (3)最后算出两者之间的相似度，找到最相似的用户的兴趣，推荐电影给用户。 3、做成什么样子？ 根据用户A所看的电影类型，可
基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf
浏览：60
5星 · 资源好评率100%
基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作业流程图.pdf基于用户的协同过滤算法UserCF作
基于用户的协同过滤推荐算法实现
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基于用户的协同过滤推荐算法实现 movielens数据集 输出评分矩阵 相似度 最近邻 推荐电影 预测评分 mae等测评指标
基于用户的协同过滤算法
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基于用户的协同过滤算法，使用Java实现，实验数据集为movielens100k
基于标签分类的协同过滤推荐算法
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传统的协同过滤根据用户的行为去预测可能喜欢的产品，是当前应用最广泛的推荐算法之一。但随着用户规模的急剧扩大，有价值的信息占比较少，存在稀疏性等问题，导致推荐质量不高。针对这一问题，提出了一种基于标签分类的协同过滤推荐算法。将不完整的数据样本根据标签进行分类，使分解的矩阵依赖于类，随后使用迭代投影寻踪的方法计算类依赖矩阵的线性组合及其对应的权重。开放数据集实验表明，该方法在保持一定分类准确率的前提下
大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例
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大数据推荐算法之基于用户协同过滤推荐实例usercf,python版，用movielens数据作例子
基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
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基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
协同过滤算法源码
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5星 · 资源好评率100%
基于项目（Item-based）协同过滤算法源码 可用于个性化推荐 参加卓越亚马逊商品推荐
基于用户兴趣的协同过滤推荐算法研究
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基于用户兴趣的协同过滤推荐算法研究
协同过滤——基于用户的推荐算法
浏览：69
NULL 博文链接：https://jekey.iteye.com/blog/1675508
基于用户的协同过滤
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使用python实现的基于用户的协同过滤，使用jaccard相似度，计算的precision、recall指标
基于协同过滤的推荐系统
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3星 · 编辑精心推荐
使用java实现的一个基于协同过滤的推荐系统
用户协同过滤算法
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基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)
基于用户的协同过滤推荐算法代码
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5星 · 资源好评率100%
本文使用Python实现简单的推荐系统，实践了基于用户的推荐系统，代码使用sklearn工具包实现。
论文研究-基于用户引力的协同过滤推荐算法.pdf
浏览：179
针对传统的基于用户的协同过滤推荐算法存在用户兴趣偏好模型过于粗糙和邻居集不够准确等问题，提出了一种新的协同过滤推荐算法，命名为基于用户间引力的协同过滤推荐算法。该算法认为用户使用的社会标签可以反映用户的喜好类型及喜好程度，利用社会标签构建用户喜好物体模型，并计算它们之间的万有引力，把万有引力的大小作为用户相似度的度量，在此基础上获得目标用户的邻居用户和评分预测，把获得预测评分高的若干项目推荐给用户
协同过滤算法
浏览：168
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这是我自己写的cf算法。比较好看大家对此有啥意见，可以找我。我可以修改。方便大家一起进步
基于用户的协同过滤算法-matlab
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使用matlab实现user-based collaborative filtering，实验数据集为movielens100k。
基于用户协同过滤算法实现
浏览：163
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该算法是个性化推荐算法中基于用的协同过滤算法，主要是将相似用户的兴趣项目推荐给目标用户，算法中包括相似度判断（余弦相似度算法实现）、随机数的产生等实用算法。该算法是以VS 2010为开发平台，采用C#为后台语言开发的。
基于用户的协同过滤（JAVA）
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基于用户最近邻模型的协同过滤算法的JAVA代码实现，用户相似度用Pearson相关系数进行计算。
基于增量更新的协同过滤推荐算法
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基于增量更新的协同过滤推荐算法，方芳，严克文，为解决传统协同过滤推荐算法相似度矩阵不能局部更新的问题，提出了一种基于增量更新的协同过滤推荐算法。算法首先根据用户评分数
用户的协同过滤算法数据集及代码实现
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基于用户的协同过滤算法数据集以及代码实现，包含数据集，代码，还有介绍
协同过滤推荐算法
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本文档描述了推荐算法中的不确定近邻协同过滤推荐算法，里面讲解了具体的计算方法和一些阐述
论文研究-基于用户兴趣度和特征的优化协同过滤推荐.pdf
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协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效，提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组；然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度；最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度，推荐质量较以往算法有明显提高。
一种基于用户兴趣联合相似度的协同过滤算法
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在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴趣的时序信息相结合,首先融合覆盖评分信息的用户间的协同相似度、偏好相似度和轨迹相似度等3种相似度,通过参数调节不同度量的权重及相似度阈值形成联合相似度以获取用户有效的邻居数目;其次在联合相似度计算过程
基于用户特征和用户兴趣变化的协同过滤推荐(全文).pdf
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论文研究-基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法.pdf
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传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域，但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题，造成算法的推荐质量较差。对此，提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF（attributes and interests collaborative filtering）。首先通过对多种用户属性分配权重计算出用户多属性相似度。其次利用改进的Slope One算法填充用户—项目评分矩阵，然后计算基于隐性标签
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大头叶
2019-11-11
这个资源，很好用啊！
大数据玩家
2019-11-27
18积分就买一个杂志？？？？差评差评
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