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0449-极智开发-解读gin路由
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0449_极智开发_解读gin路由
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基于Mahout实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统.zip
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协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类： 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协
基于协同过滤算法的电影推荐系统
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本系统在ANT下可以直接运行,在Myeclipse平台到网页上运行的代码在http://download.csdn.net/source/3386479 上下载 电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同
基于Mahout的电影推荐系统
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博文地址 http://blog.csdn.net/huhui_bj/article/details/8596388 这是这篇博文的工程代码，是MyEclipse的工程文件。下载后解压缩，可以直接导入MyEclipse中运行。 由于原工程开发的时候是在MyEclipse中引用mahout的jar包，所以这个压缩文件并没有相关的jar文件，故运行此项目之前需要做的事请，是需要导入mahout的开发包
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基于协同过滤的电影推荐系统
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基于 Python+Django+SimpleUI 功能很全，常见的电影网站功能都有。 推荐算法方面是基于用户的协同过滤以及基于Item的协同过滤，同时结合电影点击次数、收藏人数、标签选择等进行综合推荐。 内含完整源代码、演示ppt、运行环境的搭建相关文档，很简单就能跑起来。
基于协同过滤算法的推荐系统.zip
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基于Mahout的协同过滤电影推荐系统设计源码
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本设计源码提供了一个基于Mahout的协同过滤电影推荐系统。项目包含62个文件，主要使用Java编程语言，并包含了JavaScript。文件类型包括16个Java字节码文件、16个Java源代码文件、6个JavaScript脚本文件、3个Preferences文件、3个MF文件、3个DAT数据文件、3个PNG图片文件、2个XML配置文件、2个JSP页面文件、1个Classpath文件。该项目是基于
基于协同过滤的推荐算法.zip
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Java毕业设计-基于Mahout实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统 +源代码+设计说明
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<项目介绍> - 基于Mahout实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学
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