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随着国民经济的快速发展以及人民生活质量的日益提高，外出旅游逐渐成为人们生活中的一个重要组成部分。由于旅游电子商务网站使得人们旅游的预订和出行更加的方便快捷，使得旅游电子商务快速的发展起来。如今，在线旅游已经成为最流行的电子商务之一，越来越多的人开始通过在线旅游网站制定出游计划。然而，如何帮助游客快速查询所需的旅游信息，更有效的将潜在客户变为购买者是旅游电子商务网站当前亟需解决的问题。 　　因此，本论文设计并实现了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，并对所涉及的一些关键技术进行研究。在本论文中，首先分析了目前电子商务推荐系统的现状，然后介绍了推荐系统的架构以及常用的几种推荐算法，并重点研究了协同过滤算法。通过对协同过滤算法的研究，提出了一种基于协同过滤技术的个性化旅游推荐系统，并且基于Hadoop平台设计实现了该旅游推荐系统。

基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计与实现.pdf

这是协同过滤算法相关的我的毕业论文，分析比较了多种相似度计算方法在MovieLens数据集上的效果。

基于协同过滤和word2vec算法的邮箱平台推荐系统，谷元庆，张洪刚，网上信息量的大幅增长，用户在面对大量信息时无法迅速获得对自己真正有用的那部分，出现信息过载的问题。推荐系统在电子商务、互

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

博客推荐系统是向用户推荐可能感兴趣的博客的系统。分为游客状态和登录状态（功能：展示最新的博客、推荐热度最高的博客、按分类推荐博客、登录注册、点赞收藏、修改个人资料、发表管理博客、管理收藏的博客以及针对用户喜好推荐博客。）。压缩包中有博客数据采集的爬虫代码、建立数据表所需的数据、建表语句、Javaweb项目文件、MapReduce项目文件（推荐算法，基于物品的协同过滤算法）和打包好的jar包、自动化执行推荐算法的shell脚本。可作为javaweb或Hadoop结课作业的参考。

电影推荐系统 毕业设计的内容，基于协同过滤算法的电影推荐系统，目前还在学习完善中

为了解决传统的基于用户的协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提高推荐的准确率，对推荐算法进行了改进并将改进后的算法应用在美食推荐领域。利用均值中心化方法对实验数据进行处理，减少因个人评分习惯差异造成的推荐误差。通过使用改进的空值填补法降低评分矩阵的稀疏性，在计算相似度时引入了遗忘函数和用户间的信任度，进一步提高了推荐系统的准确性。实验表明，提出的改进算法比传统算法有更高的准确率，并得出了在推荐过程中考虑用户和项目外的其他因素以及针对不同的数据信息采用不同的算法，都有利于提高推荐准确率的重要结论。

协同过滤算法设计（图书推荐系统数据集）