基于内存的协作过滤 包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集 基于用户的协作过滤器 K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。 基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。

§1．2推荐系统的国内外研究现状 协同过滤作为一种减小信息过载的技术，在互联网上得到了广泛的应用， 如互联网上最大的在线书店Anlzoll．coin，最大的CD商店CDNow．com(已被 Amzon收购)都在它们的网上交易平台上采用了协同过滤技术，美国通用公司 采用一个名为Global Grade Selector的推荐系统进行塑料树脂的销售[1011， 韩国Inha大学Kyung-Yong Jung等人利用协同过滤技术开发了一个服装设计推 荐系统【55】。 协同过滤系统可以用于图书馆的个性化服务中[147]，图书馆用户之间能互 相分享信息，每个用户都是过滤代理人(FilteringAgent)，可以帮忙筛选馆藏， 提供别人借阅书籍意见参考。而图书馆中每个用户的借阅历史可视为是给别人 的馆藏推荐清单，用户可以参考这些推荐清单，来挑选自己有兴趣的馆藏，而 不用从图书馆众多的馆藏中盲目地寻找。协同过滤技术还可以应用于其它行业 与领域，如0hsugi等人将协同过滤技术用于软件项目管81751。

介绍了C#实现协同过滤算法的实例代码，有需要的朋友可以参考一下

提出一种基于协同过滤的网络论坛个性化推荐算法,根据用户的发帖、回帖、阅读等记录,采用加权方法计算用户帖子的评分矩阵,获取邻近用户集合,通过邻居用户的帖子评分,计算目标用户的帖子预测评分,推荐预测评分最高的帖子。实验结果表明,该算法的推荐质量较高。

matlab代码影响电影推荐 该资料库包含用Matlab编写的协作过滤推荐算法，该算法适用于。 MovieLens数据集 我决定要使用MovieLens数据集，因为它包含所有最新电影，所以我想自己尝试一下。 数据集已经整理好-我已经生成了新的电影ID以消除差距并更新了相应的评分，因此我可以在Matlab中更轻松地使用它们。 用户数：668 电影数量：10.329 评分的数量：105.339 每个用户平均评价158部电影 我使用了Coursera机器学习课程中的一些现有代码，主要用于计算成本函数。 参数 我了解到，调整以下参数会影响成本函数的值： 功能数量：较大的值可防止拟合不足 正则化：较大的值可防止过度拟合 模型将学习的特征数量会影响它将从数据集中收集多少信息。 我尝试在模型上使用30到60个功能。 使用50个特征来训练模型恰好是最合适的。 选择正则化参数lambda时，较小的值可能导致过度拟合或高方差。 当模型的成本函数值非常低，但不能很好地概括时，就是这种情况。 我尝试了从0.3到3.0的lambda值，使用1.0是最合适的。 测试？ 我通过插入一些我看过的电影并对他们的评分来评

movie 基于协同过滤算法的电影推荐系统 运行方式 1.创建一个application.properties文件，配置相关数据库信息，主要内容如下： hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver validationQuery=SELECT 1 jdbc_url=jdbc:mysql://your_ip/movie?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull jdbc_username=username jdbc_password=password hibernate.hbm2ddl.auto=update hibernate.show_sql=tr

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Implicit 用于隐式数据集的快速Python协同过滤

###电影推荐系统（MovieLen） 运行Python3 download_dataset.py以下载movielens数据集 运行Python3 usercf.py以运行基于用户的协作过滤算法 运行Python3 itemcf.py以运行基于项目的协作过滤算法 运行Python3 dl/trainer.py训练深度学习模型并进行测试

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