基于用户的协同过滤推荐算法（利用余弦相似度来衡量用户间的相似性），易于理解（含有大量注释），python实现

博主结合大量论文自行实现的一个基于用户协同过滤的推荐算法（利用余弦相似度来衡量用户间的相似性），易于理解（含有大量注释）。这个项目使用了MovieLens-100K数据集，并将其按照3:1的比例分成了训练集和测试集。在算法的评估中，采用了准确度和召回率两个指标，同时也可以通过这两个指标计算F1分数。此算法不仅能够计算所有用户推荐结果的平均准确度和平均召回率，还能针对特定用户计算其推荐结果的准确度和召回率。