CF-Based-Recommendation:基于协同过滤的推荐系统

基于CF的推荐 基于协同过滤的推荐系统 自述文件 要编译程序，您需要 java。 要创建类文件，请执行命令 javac推荐器.java 一旦形成了类文件，就可以运行推荐系统的不同配置。 如果您想运行交叉验证，则必须将第二个参数提及为“最佳”，否则您可以将任何一种类型的相似性指定为第二个参数。 此外，由于 java 是行优先的，因此基于项目和基于组合的程序都变得缓慢以确保通用性。 在四核 i7 系统上，具有预定义相似性的基于用户的预测可能需要长达 45 分钟，而基于项目和基于组合的预测可能需要长达 2 小时。 如果您运行交叉验证，则代码将使用整个 ratings.csv 文件，整个 8,00,000 个条目和基于项目的系统可能需要长达 12 小时才能运行。 2.1) 基于用户的 I) 运行基于用户的推荐系统与 Pearson 相似度执行 - java推荐器用户Pearson II)