Memory-based-collaborative-filtering:高效的协同过滤算法实现-推荐系统-源码
基于内存的协作过滤
包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集
基于用户的协作过滤器
K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。
基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。
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