推荐系统中矩阵分解被最广泛的应用，本项目采用python并在数据集Movielens 100K上进行实现。
2019-12-21 19:57:38
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实现过程：
1、得到用户兴趣表，横轴为movie_id，纵轴为user_id
2、计算任何两位用户之间的相似度或者是相关性
3、取与某用户相似度最高的若干个用户的兴趣推荐给该用户（或者找到和每个用户相关系数在阈值以上的用户，并将他们喜欢的电影推荐给该用户）
2019-12-21 19:57:16
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matlab实现基于项目的协同过滤算法，可学会如何处理movielens数据集，绝对可用。博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4456757.html
2019-12-21 19:55:19
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压缩文件中包含一下列表：
1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~)
2，模拟预测评分的python代码（python3.x）
希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。
2019-12-21 19:54:37
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基于邻域推荐算法中，基于物品的协调过滤推荐算法 itemCF 的visual c++ 的实现代码，MovieLens数据集。
2019-12-21 19:53:19
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压缩文件中包含一下列表：
1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~)
2，模拟预测评分的python代码（python3.x）
2019-12-21 19:50:48
3.98MB
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大数据项目源代码,电影推荐系统Movie_recommend-master,包括实时推荐和离线推荐
2019-12-21 19:50:03
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本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，需要别的数据集可以根据自己需要添加，只需修改Base.java文件中的配置即可，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助。
2019-12-21 19:45:32
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