协同过滤英文论文

推荐系统，运用数据挖掘算法，数据挖掘课程的必备选择

文档中采用的数据来自GroupLens提供的Movielens数据集，在程序中我直接使用了u.data这个数据集，可以直接从文件夹“数据”获取，验证了UserBasedCF算法的实际效果，程序设计思路

matlab实现基于项目的协同过滤算法，可学会如何处理movielens数据集，绝对可用。博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4456757.html

使用Python实现的基于协同过滤的推荐算法的实现过程，可以正常的运行和测试，修改一下数据就可以。

协同过滤算法java源码协同过滤常常被用于分辨某位特定顾客可能感兴趣的东西，这些结论来自于对其他相似顾客对哪些产品感兴趣的分析。协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。

Neural CF neural system collaborative filtering

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。

Matlab非负矩阵分解实现协同过滤，可用

该资源是在Eclipse平台里，使用Mahout库的API，实现基于用户的协同过滤算法，从而进行商品推荐。软件环境是：win764位+Eclipse4.4+jdk1.6，用到了7个.jar包，分别为：

针对电子商务中的协同过滤推荐算法的研究，反应其发展与应用