NetflixPrize中的协同过滤算法

数据稀疏性问题是传统的协同过滤算法主要的瓶颈之一。迁移学习利用辅助领域的用户评分信息,有效地缓解了目标领域的稀疏性问题。现有的迁移学习推荐算法中,普遍存在领域间的用户需要一致、模型平衡参数较多等限制。

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基于用户CF协同过滤算法matlab代码 . txt mber(p; 2,8,3.0 if (pre_rating~=0) 2,26,4.0 num_predict=num_predict+1; 2,

基于用户协同过滤算法系统介绍.ppt

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

基于java实现协同过滤算法,并附带测试集,假设用户喜欢跟他过去喜欢的物品相似的物品 ,历史上相似的物品在未来也相似 ,给定用户u,找到他过去喜欢的物品的集合R(u). , 把和R(u)相似的物品推荐

融合社交网络信息的协同过滤方法对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题，提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法，该方法以矩阵分解推荐模型为核心，

NNRec, 协同过滤的神经模型 基于autoencoder的协作过滤模型AutoRec的源代码。 软件包还包括基于RBM的协作过滤 model(RBM-CF) 实现。依赖项cythonprogres

基于mapreduce的协同过滤实现。代码注释清晰。公式解释明确。使用utf-8编码