基于用户的协同过滤算法的电影推荐（稀疏矩阵）含代码和Netflix数据（800万+条，分测试集和数据集），博客中有讲解

推荐系统 基于Django和协同过滤算法的电影推荐系统 实现注册，登录，搜索，打分和推荐功能。 主页搜索 注册 登录 搜索结果和打分 推荐

基于用户的协同过滤算法音乐推荐系统

这是我本科毕业做的毕设系统，其中包含了所有的文档，从开题报告、中期检查报告、三稿论文、知网查重、毕设答辩等。虽然水平一般般，但都是我辛辛苦苦自己敲打出来的。

商品实时推荐系统 1.系统架构v2.0 1.1系统架构图 1.2模块说明 a。在日志数据模块（flink-2-hbase）中，又主要分为6个Flink任务： 用户-产品浏览历史->实现基于协同过滤的推荐逻辑 通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的某些产品，为后面的基于项目的协同过滤做准备实时的记录用户的评分到Hbase中，为后续离线处理做准备。 数据存储在Hbase的p_history表 用户-兴趣->实现基于碱性的推荐逻辑 根据用户对同一个产品的操作计算兴趣度，计算规则通过操作间隔时间（如购物-浏览实现基于标签的

主要介绍了python实现协同过滤推荐算法完整代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。

项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推荐引擎分为以下四大类： • 基于内容的推荐引擎：它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如，当你在网上购书时，你总是购买与历史相关的书籍，那么基于内容的推荐引擎就会给你推荐一些热门的历史方面的书籍。 • 基于协同过滤的推荐引擎：它将推荐给用户一些与该用户品味相似的其他用户喜欢的内容。例如，当你在网上买衣服时，基于协同过滤的推荐引擎会根据你的历史购买记录或是浏览记录，分析出你的穿衣品位，并找到与你品味相似的一些用户，将他们浏览和购买的衣服推荐给你。 • 基于关联规则的推荐引擎：它将推荐给用户一些采用关联规则发现算法计算出的内容。关联规则的发现算法有很多，如 Apriori、AprioriTid、DHP、FP-tree 等。 • 混合推荐引擎：结合以上各种，得到一个更加全面的推荐效果。

协同过滤推荐算法通过研究用户的喜好，实现从海量数据资源中为用户推荐其感兴趣的内容，在电子商务中得到了广泛的应用。然而，当此类算法应用到社交网络时，传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化，从而出现推荐算法效率偏低，推荐准确度下降问题，导致社交网络中用户交友推荐满意度偏低。针对这一问题，引入用户相似度概念，定义社交网络中属性相似度，相似度构成与计算方法，提出一种改进的协同过滤推荐算法，并给出推荐质量与用户满意度评价方法。实验结果表明：改进算法能有效改善社交网络中的推荐准确性并提高推荐效率，全面提高用户满意度。

一种新的基于项目聚类的协同过滤方法

毕业设计 系统基于协同过滤， 基于用户的和基于item的都有实现 可在线预览 movie.colaplusice.com 基于django2＋python3.7+mysql/sqlite+bootstrap3 movielens数据集 邮箱:fjl2401@163.com 详细的技术文档和readme很全。里面附带论文和数据库文件以及爬虫