movie 基于协同过滤算法的电影推荐系统 运行方式 1.创建一个application.properties文件，配置相关数据库信息，主要内容如下： hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver validationQuery=SELECT 1 jdbc_url=jdbc:mysql://your_ip/movie?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull jdbc_username=username jdbc_password=password hibernate.hbm2ddl.auto=update hibernate.show_sql=tr

Recommendation Algorithm.rar

基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF） 具体参考 补充：hadoop三种执行方式 MR执行环境有两种：本地测试环境，服务器环境 本地测试环境(windows)： 在windows的hadoop目录bin目录有一个winutils.exe 1、在windows下配置hadoop的环境变量 2、拷贝debug工具(winutils.ext)到HADOOP_HOME/bin 3、修改hadoop的源码 ，注意：确保项目的lib需要真实安装的jdk的lib 4、MR调用的代码需要改变： a、src不能有服务器的hadoop配置文件 b、在调用是使用： Configuration config = new Configuration(); config.set("fs.defaultFS", "hdfs://node7:8020"); config.set

本系统在ANT下可以直接运行,在Myeclipse平台到网页上运行的代码在http://download.csdn.net/source/3386479 上下载 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

阿里云短信源码java movierecommend 基于Spring Boot的大数据电影推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐 demo地址： 学生机（俗称板砖机），导致资源加载，接口响应比较慢，请耐心多等一会，让子弹多飞一会； 待功能开发完毕后会优化此页面加载速度 如何在本地开发 # 环境依赖 1. java环境 2. gradle项目，建议通过Intellij IDEA打开，运行build.gradle下载依赖，具体参考gradle教程 3. IDEA下载开启 lombok插件 4. 如果需要正常运行，需要使用mysql数据库和redis，具体配置可根据自己的项目配置在application.yml中 5. 发送短信和照片上传需要一些token和access_key，可以参考代码`configService.getConfigValue`获取配置和阿里云短信 架构 项目组织： 前端后端分离，通过Restful接口传递数据 代码组织：基于SpringBoot，采用gradle进行依赖管理 部署方式：采用docker部署，通过nginx实现简单的负载均衡。 大数据处理：采用Ela

数据挖掘的一个方向：协同过滤 作者： 邓爱林, 朱扬勇, 施伯乐 1(复旦大学 计算机与信息技术系,上海 200433) 2(上海电信技术研究院,上海 200122)

传统的协同过滤算法存在数据稀疏、可扩展性弱和用户兴趣度偏移等冋题，算法运行效率和预测精度偏低。针对上述问题，提出一种改进的 Mini batch K- Means时间权重推荐算法。采用 Pearson相关系数改进MiBatch K- Means聚类，利用改进的聚类算法对稀疏评分矩阵进行聚类，计算用户兴趣评分并完成对稀疏矩阵的填充。考虑用户兴趣随时间变化的影响，引入牛顿冷却时间杈重计算攝似度，并基于已填充评分矩阵进行相似度权计算，得到项目最终评分。实验结果表明，与传统协同过滤算该算法的平均绝对误差下降了31.08%，准确率、召回率、門Ⅰ值均有较大提升，具有较髙的评分预测精确。

欣灌费研仍在继续，不能返校只好在家做毕设，毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会，推荐系统算法也不懂，包含推荐系统的东西倒是用过不少（某宝，某东，某音）。 只好从最基础的开始学，先学推荐算法。 打开Microsoft Edge,搜索推荐系统总结，得到该文章《推荐系统干货总结》，如获至宝。 文章中推荐了一本书《推荐系统实践》，我决定先从这本书开始。 电子书链接：https://pan.baidu.com/s/12BPDnGPe7jgXlqTXgT8i1g ，提取码：mnve  本文是我的学习笔记，对应此书2.4.1小节， 原理就不介绍了，直接上数据集和代码。 不懂原理的

基于用户时间和信任度的协同过滤算法之软件工程研究.docx

基于维纳过程的退化模型，具有递归过滤算法，可用于估计剩余使用寿命