随着互联网的普及，网络资源的激增，用户很难快速找到需要 的信息。为了提供精确而又快速的推荐, 研究者提出了多种推荐算 法, 其中协同过滤推荐算法是应用最为成功的一种。 协同过滤这一概念首次于1992 年由Goldberg、Nicols、Oki及 Terry提出,应用于Tapestry系统, 该系统仅适用较小用户群(比如, 某一个单位内部),而且对用户有过多要求(比如,要求用户显式的 给出评价).目前,许多电子商务网站都已经使用了推荐系统, 如 Amazon、CDNow、Drugstore，当当网上书店和Moviefinder 等。

在推荐算法中融入电影的知识图谱，能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户。

基于深度神经网络的用户会话推荐算法研究 基于深度神经网络的用户会话推荐算法研究

1、解压下载的CollaborativeFilteringBasedUserKmeans压缩文件 2、操作系统中需装java jdk1.7或者以上版本 3、点击start.bat，在运行过程中，会输出聚类结果，然后输出用户id进行推荐，和mae值

用户推荐系统，基于用户、物品进行推荐，推荐系统底层逻辑文档

基于图的推荐算法 c，c++ 实现 代码 项亮 随机游走

关于天猫的推荐算法，针对天猫用户的操作行为来做出对用户后续操作的预测

可以用，真的可以用。python语言。里面有四个数据包，算法所需要的基础数据。强调真的可以用。

BAT大牛亲授--个性化推荐算法实战：基于二分图的个性化推荐召回算法personal rank（MovieLens数据集电影推荐），所有代码和数据集

作者：曹欢欢博士，今日头条资深算法架构师 来源：今日头条 整理自网上文章，如有侵权，立删。