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
2021-11-03 11:04:07
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Sentiment_analysis_twitter
总览
分析表情符号在改善情感分析结果中的作用。 使用Twitter StreamAPI收集Twitter数据，并使用TF-IDF对推文进行矢量化处理。 使用矩阵创建一个正向和负向矢量，并使用余弦相似度来确定给定推文为正或负的程度。 通过转换unicode将Emoji表情合并到推文中，并重复该过程。 将过程分类提高了15％。
动机
了解人类的情感和理智向来是我的痴迷。 借助我的数据科学技能，我想了解人们如何在社交网络上表达情感，也就是情感分析。 作为一个狂热的Twitter用户，我知道限制少于140个字符如何迫使人们进行创新，以及表情符号如何
2021-10-30 10:41:59
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适合正在学习面向对象程序设计的学生学习，用迭代法解决级数问题（以余弦泰勒公式为例）。本资源提供两道样题和对应的C++代码实现。
2021-10-13 16:03:32
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