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MovieRecommendation:基于用户评分的电影推荐
MovieRecommendation:基于用户评分的电影推荐
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Java
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电影评分数据(可用于推荐算法研究)
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5星 · 资源好评率100%
ml-latest-small数据集涉及600用户,基于9000部电影做的10万条评分和3600个分类标签信息;ml-20m数据集涉及13.8万用户,基于2.7万部电影做的2千万条评分和46.5万条分类标签信息;还有针对于1100标签计算得来1200万的评分数据。
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:77
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
matlab矩阵标准化代码-recommender:使用协作过滤算法基于用户评分的电影推荐系统。(来自Coursera机器学习练习)
浏览:74
matlab矩阵标准化代码问题来自安德鲁·伍(Andrew Ng)的Coursera机器学习课程项目,我想用python而不是matlab / octave来实现它们。 使用基于电影分级数据集的协作过滤学习算法来实施电影推荐系统。 想法是,该算法不仅会根据其他人或整体移动收视率来推荐电影,而且还会通过预测用户对某些类型或电影口味的喜好来推荐用户的其他电影收视率来推荐电影。 ex8_movies.m
基于用户的协同过滤算法的电影推荐(稀疏矩阵)
浏览:92
基于用户的协同过滤算法的电影推荐(稀疏矩阵)含代码和Netflix数据(800万+条,分测试集和数据集),博客中有讲解
基于协同过滤算法的电影推荐系统
浏览:193
4星 · 用户满意度95%
该文件使用了协同的过滤的算法达成了电影推荐系统,比较适合新手,代码整洁,注释清晰
movieRecommendation:本项目使用两种算法来实现一个电影推荐系统,一个是CNN,另一个是矩阵分解的协同过滤
浏览:137
5星 · 资源好评率100%
本项目是一个电影推荐系统的项目,使用两种方式来实现: 基于CNN的推荐。 基于矩阵分解的协同过滤的推荐。代码相对于慕课网的代码有一些更新,大家以这里的代码为准。
一种基于多属性评分的协同过滤算法 (2015年)
浏览:117
协同过滤算法是个性化推荐领域中使用最为广泛的算法,传统协同过滤算法是基于全部属性评分对项目进行推荐,而用户在项目选择或对项目满意度评价时主要关注项目的关键属性,因此传统协同过滤算法的推荐准确度和个性化服务水平不高.针对此问题,提出了一种基于多属性评分的协同过滤算法,文中算法通过获取用户对项目多个属性的评分,以准确描述用户的个性化偏好,再通过信息熵来对用户的历史属性评分变化幅度进行计算,同时对用户的
MovieRecommendation:UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法的实现
浏览:143
MovieRecommendation 基于Python3,实现电影推荐系统,数据集是MovieLens官方数据集【见data.txt】 基于用户的协同过滤算法UserCF,UserCF的思想见博客: 基于项目的协同过滤算法ItemCF 关于推荐系统的介绍见博客:
大数据项目源代码,电影推荐系统Movie_recommend-master
浏览:161
3星 · 编辑精心推荐
大数据项目源代码,电影推荐系统Movie_recommend-master,包括实时推荐和离线推荐
Recommend:电影评分推荐系统
浏览:85
Recommend:电影评分推荐系统
用户对电影的评分-数据集
浏览:95
用户对电影的评分-数据集
用于推荐系统的电影信息和评分信息
浏览:39
适合研究推荐系统和推荐算法的相关人员
MovieRecommendation:基于内容的推荐系统,协同过滤
浏览:163
电影推荐 该项目是使用电影和收视率数据集的“推荐”系统的概述。 这本笔记本使我可以处理以下主题: 数据处理(DataFrame操作) 效用矩阵 余弦相似度 基于内容的推荐系统 协同过滤
基于Movielens的推荐系统—评分预测
浏览:107
4星 · 用户满意度95%
压缩文件中包含一下列表: 1,movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2,模拟预测评分的python代码(python3.x)
推荐系统中基于评分偏好的新用户相似性度量
浏览:98
协作筛选(CF)是推荐器系统中自动推荐的最成功方法之一。 CF的核心组件是使用他们的商品评分数据来计算用户之间的相似度。 现有的相似度计算算法通常会忽略不同用户之间的评级偏好差异。 也就是说,不同的用户可能会对项目进行不同的评分,以表达相同级别的推荐。 而且,用户的评级偏好对于正评级和负评级可能不是对称的。 在本文中,我们提出了评级偏好距离(RPD),以提高CF预测的准确性。 通过考虑正面和负面的
论文研究-基于隐性用户评分的推荐系统 .pdf
浏览:161
基于隐性用户评分的推荐系统,丁阳,王洪波,目前电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展,但现有的推荐系统普遍存在着用户评分稀疏性问题以及用户内在评分标准偏差
movielens 1M数据集推荐电影评分
浏览:185
适用于做推荐或者点击率预测的数据集,包含6000个用户对4000个电影超过一亿次的评分,可以在笔记本上跑的数据集
基于Movielens的推荐系统—评分预测 (Python3)
浏览:130
压缩文件中包含一下列表: 1,movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~) 2,模拟预测评分的python代码(python3.x) 希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。
基于用户评论的电子商务平台评分
浏览:51
一个典型的电子商务平台通常有很多类似的待售商品(这里的商品指产品和模仿的组合),使用户难以做出购买选择。为了帮助用户更好地选择不同的商品,以前购买商品的用户因此,如何从大量的用户评论中自动收集有用的信息已经成为研究的热点。但是由于评论数量众多,用户无法阅读所有评论来提取实际有用的信息。因此设计基于用户评论的评分系统可以帮助用户更有效的利用以前的评论信息。.在这里,我们提出了一种用户评论驱动的评分系
基于隐式评分的推荐系统研究|基于隐式评分的推荐系统研究.pdf
浏览:175
基于隐式评分的推荐系统研究,java方面的高级编程,对于熟悉java的同学有很大的帮助,建议大家下载学习
STM32CubeMX安装包(版本:6.9.0) 附带 Java安装包(版本:371) - -2023年7月14日
浏览:161
本资源包含:6.9.0版本的CubeMX安装包 以及 必要的Java环境安装包,具体的安装方法可在我的主页查看CubeMX安装教程篇章。
基于spring boot的小区物业管理系统源码+论文+答辩ppt
浏览:198
3星 · 编辑精心推荐
小区物业管理系统是在Java + MySQL开发环境的基础上开发的。Java是一种服务器端脚本语言,易于学习,实用且面向用户。全球超过35%的Java驱动的互联网站点使用Java。MySQL是一个数据库管理系统,因为它的体积小但速度快,成本低,或者开源受到中小型网站的青睐。因此,Java + MySQL作为一个成熟的开发环境,可以满足小区物业管理系统设计和开发所需的稳定性,安全性和可扩展性要求。系
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MovieRecommendation-master.zip
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MovieRecommendation-master
pom.xml
621B
MovieRecommendation
.settings
org.eclipse.m2e.core.prefs
86B
src
test
resources
Moviedata.txt
98B
java
com
treesa
db
TopMovieDetails.java
2KB
GetMovieDetails.java
2KB
InsertMovieDetails.java
3KB
.project
624B
.classpath
556B
.gitignore
9B
README.md
55B
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蒙霄阳
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