本文主要介绍基于项目的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理 基于项目的协同过滤推荐算法也是推荐算法中最基础、最简单、很重要的算法，主要是根据用户对项目的某一种操作行为，构成项目-用户操作行为矩阵，根据操作行为矩阵计算项目之间的相似度，最终为目标用户推荐目标用户有操作行为的预测评分高的项目，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程 基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程可分为三个步骤：构建项目-用户操作行为矩阵、计算项目之间似度、获取推荐结果。 1、构建项目-用户操作行为矩阵 我们以用户对项目的评分数据为例，M个项目和N个

Ali2015-移动推荐 阿里移动推荐算法竞赛 按照./data_1/README.md和/或./data_2/README.md中的./data_1/README.md下载数据。 运行一次TianChi3/main_preprocess.py以预处理数据 逐步运行TianChi3/main_single_model.py进行调整和训练。 最好的单个GBDT模型可以从TianChi3/main_single_model.py获得，F1得分约为10.4％ ，在第1季中的排名约为100 。 要提高性能： 通过更改utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats的时间参数，可以生成更多带标签的数据，这很有用，因为数据集高度不平衡。 在utils.gen_feats和utils.gen_ic_ind_feats添加更多时间间隔。 交叉验证可用于选择更好的超

在基于多构面信任关系的个性化推荐中, 解决构面难以定义以及传统信任强度计算方法的局限所 导致的推荐准确性低的问题。

为解决企业人工筛选电子简历效率低等问题，提出一种简历自动解析及推荐方案。对中文简历中的句子进 行分词、词性标注等预处理，表示为特征向量，并利用 SVM分类算法将所有句子划分成预定义的六个通用类别，包 括个人基本信息、求职意向和工作经历等。利用个人基本信息的词法和语法特征，手工构建规则来实现姓名、性别 及联系方式等关键信息抽取；对复杂的工作经历等文本用HMM模型进一步抽取详细信息，从而形成基于规则和统 计相结合的简历文本信息抽取方法。考虑企业和求职者双方偏好，提出基于内容的互惠推荐算法（Content-Based Reciprocal Recommender algorithm，CBRR）。

高校学生就业推荐算法计算机研究及应用.docx

可供参考的流程图-电商推荐算法架构图，在此模版下各位按照自己的情况进行修改，设计出自己或公司所需要的流程图。

数据挖掘的一个方向：协同过滤 作者： 邓爱林, 朱扬勇, 施伯乐 1(复旦大学 计算机与信息技术系,上海 200433) 2(上海电信技术研究院,上海 200122)

BookCrossing数据集（包含278858个用户对271379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。本数据集主要包含2中文件格式，sql和csv）

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。

本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。 一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。 协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。 二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用 作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌