适用于 【推荐算法学习】协同过滤算法族 数据示例 数据来源参考 datawhale

基于java实现协同过滤算法，并附带测试集，假设用户喜欢跟他过去喜欢的物品相似的物品 ，历史上相似的物品在未来也相似 ，给定用户u，找到他过去喜欢的物品的集合R(u). ， 把和R(u)相似的物品推荐给u.

基于物品的协同过滤算法 （mapreduce）

EMAN 一个基于SSM框架与物品的协同过滤算法(ItemCF)的简单电子书推荐系统 界面截图 系统功能分析 推荐策略 因部分推荐算法需要使用用户的喜爱数据作为参数。若用户未登录就采用对游客的 推荐策略。若用户已登录就采用对登录用户的推荐策略。其中若登录用户在数据库中存 在感兴趣的分区记录的话就会增加一个来自你感兴趣的分区的推荐。 所以将推荐策略分为是否登录两种情况进行区别。 若用户未登录就采用对游客的用户评分显示策略。若用户已登录就采用对登录用户 的用户评分显示策略。其中若登录用户已经对当前详情页的电子书进行过评分，则显示 其评分记录。 �爬虫爬取策略 系统分析与设计 系统分析 如用例图所示，本系统中的基本用户分为 3 种。分别是游客、注册用户、管理员。 游客可以访问电子书推荐平台的首页、用户注册页面、查看电子书页面。注册用户比游 客多的功能在于可以对电子书进行评分与评论和由该用户预测兴

本课程后通过完整的项目实操，帮助学员从构建数据集、特征选择 、模型调参 、模型评估与验证 一步步掌握机器学习项目开发的完整流程，同时能够完整地学习到推荐系统的相关基础知识。

电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤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。 电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。

推荐算法,协同过滤算法

基于协同过滤算法的旅游推荐系统的设计与实现.pdf

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。

博客推荐系统是向用户推荐可能感兴趣的博客的系统。分为游客状态和登录状态（功能：展示最新的博客、推荐热度最高的博客、按分类推荐博客、登录注册、点赞收藏、修改个人资料、发表管理博客、管理收藏的博客以及针对用户喜好推荐博客。）。压缩包中有博客数据采集的爬虫代码、建立数据表所需的数据、建表语句、Javaweb项目文件、MapReduce项目文件（推荐算法，基于物品的协同过滤算法）和打包好的jar包、自动化执行推荐算法的shell脚本。可作为javaweb或Hadoop结课作业的参考。