Recommendation_System_Test:利用Python实现推荐系统功能

Recommendation_System_Test 利用Python实现推荐系统功能 本项目实例预期实现一个电影的推荐系统，数据来源为 运行环境 Windows7x64 + python3.5 + jupyter笔记本 原始码和数据说明 原始码：基于用户的电影推荐系统代码，基于物品的电影推荐系统代码数据：data / ml-100k.zip（解压后获得本实例用到的u.data和u.item两个文件） Base_User.ipynb主要实现的是基于用户相似度的推荐，依据信息是多个用户对同一部电影的评分，即用户间的交集，交集越多越容易推荐Base_Item.ipynb主要实现的是基于电影相似度的推荐，依据信息是同一个用户所有看过的电影的属性及评分，来实现在其他该用户没看过的电影中推荐他可能喜欢的电影其中相似度参数分为欧式距离和皮尔逊系数，在本实例中分别作了定义和计算u.item中的类似| 0