基于项目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项目协同过滤的推荐算法(利用余弦相似度来衡量项目间的相似性),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。
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博主结合大量论文自行实现的一个基于项目协同过滤的推荐算法(利用余弦相似度来衡量项目间的相似性),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。
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基于项目的协同过滤算法.rar (5个子文件)
基于用户的协同过滤算法
说明.txt 728B
csv
test_set.csv 512KB
ratings.csv 1.96MB
train_set.csv 1.46MB
代码
ICF_CS.py 6KB
共 5 条
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