item_cf_go：实现一个电影推荐系统，采用协同过滤算法，相似度算法为余弦相似度，基于用户和基于项目中选择基于项目数据集为m...

推荐系统基于项目 实现一个电影推荐系统，采用协同过滤算法，相似度算法为余弦相似度，基于用户和基于项目中选择基于项目数据集为movielens数据集 一，项目说明 项目名称：item_cf_go 语言：golang 项目地址：github.com/gudongkun/item_cf_go 目录结构： 计算计算相似度入口 cf_lib业务主逻辑类 evaluete计算后，不想计算只想再显示一次本次的正确率等信息可以执行此程序 运行时运行calculate时自动生成，保存计算结果 二，如何使用 1.执行相似度计算计算-主要方法 # cd {项目目录}/calculate # go run main.go 2.重新显示测试信息 # cd {项目目录}/evaluete # go run main.go 三，版本更新记录 标签：v1使用余弦弦相似度算，准确率保持在约26.95％-27.63％左