一种基于混合相似度的协同过滤算法，胡芳燚，姚文斌，协同过滤是个性化推荐中使用最广泛的方法之一。该方法中最重要的一步是通过使用评分信息来获得用户之间的相似性，以便系统可以预

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协同过滤算法对目标用户产生推荐： 收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推荐。

(1)旅游景点介绍：实现各个景点的相关介绍，文字描述和图片展示，景点附近酒店信息，旅游路线信息的介绍，更直观的显示数据，而且会收集整理景点最新信息，定期更新到网站，信息方便游客参考。 (2)信息查询功能：通过分类查询或是关键字来查询用户需要的景点相关信息，例如景点路线，附近食宿、当地的相关信息等。 (3)会员管理功能：会员管理最主要的优点是为企业培养众多的忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场,提高企业的竞争力。会员管理还能够促进企业与顾客双向交流，顾客成为会员后，享有优惠券发放。 (4)文章攻略功能：旅行社针对旅游景点、线路、目的地等一些特色景点进行文字介绍、传递旅游信息、出游经验等信息给网站访客，通过内容进行营销推广，在线扩展客户，促进网站销量。 (5)留言版模块：游者们相互交流经验分享心得的平台，也是网站相关工作人员回答游客疑问的平台，游客可以在平台上提出网站的不足之处，以及对商家的不满与怨言，进行个人评价。 (6)建议模块：如果游客在旅游过程中，与导游发生冲突，可以在该网站上投诉该导游，网站工作人员进行核实，如确实存在，会进行相应的处理。

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coursera 机器学习 ex8练习 第一部分为失常点检测；第二部分为协同过滤算法实现的电影推荐系统 使用方法：下载压缩包并解压到本地，用matlab打开文件夹，打开ex8.mlx文件，即可查看详细说明（由于是coursera的作业，所以全是英文，可以结合本人博客阅读）。 博客链接：https://blog.csdn.net/ShadyPi/article/details/122759026

一个电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法

协同过滤的SCALA脚本，里面有注释，因为是初手，不足之处，希望各位大神海涵

协同过滤算法是推荐系统中最重要也是最常用的算法之一，本课程以项目实现为主，讲解基于商品的协同过滤算法应用，通过不断对算法进行优化，提升推荐结果的准确率与召回率。