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基于用户CF协同过滤算法matlab代码.pdf

这是我参考网上资料后自己写的基于用户的协同过滤算法，包括算法所用到的数据集及相关代码，基于Python实现，代码包含详细解释。

商品推荐系统（产品推荐系统） 项目介绍 商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案，它可以根据用户的喜好，年龄，点击量，购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示，我将使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间的相似性，最终将相似度较高级的用户浏览的商品推荐给用户。 项目目标 商品推荐：根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品 一级类目管理：管理一级类目的相关功能 二级类目管理：管理二级类目的相关功能 商品管理：对商品进行上架，下架，修改信息 管理员管理：管理管理员，用于商城后台的管理平台页面 商城会员管理：管理商城会员，对商城页面的会员进行管理 商城会员登录及注册：实现商城用户的登录功能以及注册功能 项目所采用的技术 开发环境 操作系统：Windows8.1 IDE：Ec

机器学习-推荐系统（基于用户）.ipynb

【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）-附件资源

基于用户的协同过滤算法python代码

本文实例为大家分享了python3实现基于用户协同过滤的具体代码，供大家参考，具体内容如下 废话不多说，直接看代码。 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- #20170916号协同过滤电影推荐基稿 #字典等格式数据处理及直接写入文件 ##from numpy import * import time from math import sqrt ##from texttable import Texttable class CF: def __init__(self, movies, ratings, k=5, n=20): self

欣灌费研仍在继续，不能返校只好在家做毕设，毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会，推荐系统算法也不懂，包含推荐系统的东西倒是用过不少（某宝，某东，某音）。 只好从最基础的开始学，先学推荐算法。 打开Microsoft Edge,搜索推荐系统总结，得到该文章《推荐系统干货总结》，如获至宝。 文章中推荐了一本书《推荐系统实践》，我决定先从这本书开始。 电子书链接：https://pan.baidu.com/s/12BPDnGPe7jgXlqTXgT8i1g ，提取码：mnve  本文是我的学习笔记，对应此书2.4.1小节， 原理就不介绍了，直接上数据集和代码。 不懂原理的

本文使用Python实现简单的推荐系统，实践了基于用户的推荐系统，代码使用sklearn工具包实现。