基于用户的协同过滤推荐算法原理、过程、代码实现基于用户项目评分的协同过滤推荐算法程序余弦、修正余弦、person皮尔森算法、欧几里得距离公式等相似度算法 movielens电影评分数据集

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本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程可分为四个步骤：构建用户-项目操作行为矩阵、计算用户之间似度、得到目标用户

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