本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理 基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程 基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程可分为四个步骤：构建用户-项目操作行为矩阵、计算用户之间似度、得到目标用户

基于用户的协同过滤算法Java实现，基本功能都能有效实现，非常适合进行扩展改进自己所需功能

这是我参考网上资料后自己写的基于用户的协同过滤算法，包括算法所用到的数据集及相关代码，基于Python实现，代码包含详细解释。

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实验三 基于用户的协同过滤算法.docx

对协同过滤算法的原理进行介绍，有助于对算法进行理解

主要介绍了Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

该资源是在Eclipse平台里，使用Mahout库的API，实现基于用户的协同过滤算法，从而进行商品推荐。 软件环境是：win7 64位 +Eclipse4.4 + jdk1.6， 用到了7个.jar包， 分别为：commons-logging-1.2.jar， commons-math3-3.5.jar，guava-18.0.jar，mahout-core-0.9.jar， mahout-math-0.9.jar，slf4j-api-1.6.1.jar，slf4j-jcl-1.6.1.jar。

系统功能模块划分和说明 一、用户登陆注册模块 二、音乐分类管理 三、音乐管理 四、音乐收藏管理 五、角色管理 六、系统管理 七、个人信息管理 八、推荐模块 协同过滤推荐算法 协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。 协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用 户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点: （1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐; （2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤; （3）推荐的新颖性。 正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。 缺点是: （1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）; （2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低; （3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。 因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。

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