【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

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基于物品的协同过滤算法 （mapreduce）

博客推荐系统是向用户推荐可能感兴趣的博客的系统。分为游客状态和登录状态（功能：展示最新的博客、推荐热度最高的博客、按分类推荐博客、登录注册、点赞收藏、修改个人资料、发表管理博客、管理收藏的博客以及针对用户喜好推荐博客。）。压缩包中有博客数据采集的爬虫代码、建立数据表所需的数据、建表语句、Javaweb项目文件、MapReduce项目文件（推荐算法，基于物品的协同过滤算法）和打包好的jar包、自动化执行推荐算法的shell脚本。可作为javaweb或Hadoop结课作业的参考。

zutki:基于物品的协同过滤算法(itemCF)的推荐系统

py，itemcf，论文：https://blog.csdn.net/ancientear/article/details/100836118

本文档主要是协同过滤算法实现的电影推荐系统源码，对应本人博客MapReduce基于物品的协同过滤算法实现电影推荐系统。欢迎大家关注数据科学，关注我。谢谢

Python源码，基于物品的协同过滤算法源码及数据集，可运行

文件是基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现，包含MovieLens数据集中的ml-100k数据集，开发环境是Python2.7.代码是我按照《推荐系统实践》里面的公式写的完整程序，并添加了中文注释。

基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现