基于协同过滤的推荐算法研究(中科大博士论文106页)

基于协同过滤的图书推荐系统设计与实现，孙广东，，随着信息技术的发展，网络资源呈爆炸式增长，产生了信息过载的问题。个性化推荐技术是解决信息过载的有效手段，其中，协同过滤是

论文研究-基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型.pdf,  协同过滤推荐是目前个性化推荐系统中使用最为广泛的方法.然而，传统

中科大论文规范，有助于您了解并学习到一些写作知识和格式上面的信息。

推荐系统中互域信息协同过滤算法的研究,冉海荣,温罗生,推荐系统能够感知用户的需求以实现资源推荐,可以有效的解决网络上信息过载和信息迷航问题。在已有的推荐系统中,协同过滤算法是

该算法是个性化推荐算法中基于用的协同过滤算法，主要是将相似用户的兴趣项目推荐给目标用户，算法中包括相似度判断（余弦相似度算法实现）、随机数的产生等实用算法。该算法是以VS 2010为开发平台，采用C#

基于现实推荐系统数据集非常稀疏,导致传统的协同过滤算法往往无法提供高质量推荐的问题,提出了一种基于粗糙集规则提取的协同过滤算法。首先利用用户/物品属性和用户-物品评分矩阵构建决策表,然后通过决策表约简

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

基于邻域推荐算法中，基于物品的协调过滤推荐算法itemCF的visualc++的实现代码，MovieLens数据集。

协同过滤技术基于用户的评分历史预测用户对某一项目的评分。基于用户的协同过滤技术可以利用传统的欧氏距离发现与用户的兴趣相近的近邻。针对欧氏距离并不能很好地反应用户之间的近邻关系的问题,一种新颖的基于欧氏

基于mahout的协同过滤，个性化推荐算法实现。源码是java，可单机运行