先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐 算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。然后介绍了时间因素对推荐系统的 影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因 素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时 间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法

关于电影推荐算法的matlab代码实现，参考协同过滤算法过程，使用余弦相似度计算。

基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法

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使用python实现的基于自编码模型的协同过滤推荐算法，运行环境为python2.7+tensorflow，python3.5也可以运行。

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