【推荐系统实战】：C++实现基于用户的协同过滤（UserCollaborativeFilter）-附件资源

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

基于用户的协同过滤算法python代码

无线网络中基于用户兴趣的分布式协作缓存和共享

目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协同过滤推荐算法推荐原理 混合推荐可使用的数据包括： 1、用户属性：用户位置、用户性别、用户年龄等属性信息； 2、项目属性：项目类别、项目添加时间、项目内容等属性信息； 3、用户操作行为：用户评分、收藏记录、浏览记录、观看时长、购买记录等操作行为； 混合推荐方法可以是先将数据进行聚类（用户聚类、项目聚类等），可进行多次聚类，聚类算法常用的有KMeans聚类、Canopy聚类、KMeans+Canop

这是协同过滤算法相关的我的毕业论文，分析比较了多种相似度计算方法在MovieLens数据集上的效果。

本文实例为大家分享了python3实现基于用户协同过滤的具体代码，供大家参考，具体内容如下 废话不多说，直接看代码。 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- #20170916号协同过滤电影推荐基稿 #字典等格式数据处理及直接写入文件 ##from numpy import * import time from math import sqrt ##from texttable import Texttable class CF: def __init__(self, movies, ratings, k=5, n=20): self

基于用户熵模型的LDA长尾推荐算法，曾洋，蔺志青，本文主要针对在传统电商推荐系统中存在的对于占比重很大的小众商品，即长尾商品，难以进行信息利用的问题进行探索。主要利用了本

2018-7-2 基于用户行为（关键词和查看过的新闻）的个性化新闻推荐系统

本压缩包包含word版lun-wen，答bppt，开tppt，开t报告等文件，供大家参考学习。摘要：通过研究餐饮消防可视化大屏的研究现状，分析总结出界面设计理论及餐饮消防大屏可视化中的用户认知分析。接着，根据实际情况，对餐饮消防可视化大屏进行了功能性和非功能性需求分析。随后，总结能够支撑餐饮消防可视化数据处理方法和前端实现方法，并且提出可视化大屏的视觉表现手法，分析了可视化设计中的数据表示与交互。在技术和设计的理论基础上，结合实际案例，设计出基于用户认知的餐饮消防可视化系统。最后，通过一系列的测试，验证了所提出的设计策略，基本符合初期的用户需求。