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

人工智能-项目实践-推荐算法-基于豆瓣电影用户数据使用Canop+K-means聚类实现的协同过滤推荐算法

【毕业设计/课程设计】 基于Django与协同过滤的电影推荐系统 详细项目介绍：https://blog.csdn.net/Seniors_DC/article/details/125070016 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 可用作毕设或者课设

蒸汽推荐系统 基于Steam用户库数据集中的协同过滤（皮尔逊相似系数）的推荐系统。 Pandas用于大多数数据操作，其中一些字符串函数用于非Unicode，非字母数字文本清除。 此外，Flask和JS用于前端。 数据整理 在建立此推荐系统时使用了两个数据集。 首先是来自Kaggle的。 这是为了将游戏名称标识为其应用程序ID，这是必需的，因为其他数据集（不包含应用程序ID）以用户每个游戏小时的小时数的形式包含隐式评级。 用户数据集也来自Kaggle。 隐式评级 用户数据集包含每个用户的数据 玩游戏 为了 小时。 我所做的是将隐式的评分时间转换为从1到5的显式评分。 只需将额定值线性映射到范围即可实现 在哪里 是平均游戏小时数 在整个数据集中播放。 端点数据集 此数据集是使用我们数据集中的游戏者的appid与包含游戏标头图像的媒体数据集的内部连接生成的。 该数据集用于检索浏览器中前端的媒

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。

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基于差分隐私的协同过滤推荐系统的设计与实现.pdf

verhulst模型matlab代码快速开始： 为 SGD+ 模型运行python train.py ，为具有神经后处理的模型运行python train.py python train.py --model=SGDnn 。 提交文件将写入提交文件夹。 协同过滤 推荐系统关注呈现用户可能感兴趣的项目（例如亚马逊上的书籍、Movielens 上的电影或 lastFM 上的音乐）。 在协同过滤中，我们的推荐基于用户对其他项目的（已知）偏好，并考虑其他用户的偏好。 资源 所有必要的资源（包括训练数据）均可在 训练数据 对于这个问题，我们已经获得了 10000 个用户对 1000 个不同项目的评分。 所有评级都是 1 到 5 星之间的整数值。 评估指标 您的协同过滤算法将根据以下加权标准进行评估： 预测误差，由均方根误差 (RMSE) 衡量 代码用法： usage: train.py [-h] [--submission SUBMISSION] [--model MODEL] [--cv_splits CV_SPLITS] [--score_averaging SCORE_AVERAGING]