基于协同过滤算法的电影推荐系统

使用Java原生jdk编写的基于用户行为的协同过滤推荐系统，可以运行，对于理解协同过滤推荐系统原理有一定帮助。

Neural Collaborative Filtering这篇论文的Neural matrix factorization模型,模型的参数可以自行调整。

协同过滤的实现 是某些使用的一种技术。 是协作过滤的Python实现。 用法 跑: > python main.py 注意: Python版本:3.5.1 所需模块:Numpy,Pandas,M

协同过滤 PPT

开发语言：Java框架：springboot JDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql 5.7（仅支持5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/mye

文章目录1.4 案例–基于协同过滤的电影推荐学习目标1 User-Based CF 预测电影评分2 Item-Based CF 预测电影评分3 1.4 案例–基于协同过滤的电影推荐 学习目标 应用基于

主要介绍了python实现协同过滤推荐算法完整代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。

User-basedCollaborativeFiltering用户间多相似度协同过滤推荐算法

使用matlab实现item-basedcollaborativefiltering，实验数据集为movielens100k。

根据用户的喜好进行推荐，利用皮尔逊相似度，欧几里得求距离，最后产生推荐