基于物品的协同过滤算法源码及数据集Python

为提高协同过滤算法的可伸缩性,加快其运行速度,提出了一种基于GPU（graphicprocessingunit）的并行协同过滤算法来实现高速并行处理。GPU的运算模式采用单指令多数据流,适用于逻辑性弱

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。

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

本文研究的主要是python协同过滤程序的相关内容,具体介绍如下。 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那么通常的做法就是问问周围的朋友,看看

User-based collaborative filtering algorithm code based on MapReduce and its use

在推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架。很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心、最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣。目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联

NetflixPrize中的协同过滤算法fromhttp://dsec.pku.edu.cn/~jinlong

goRecommend -Go中的协同过滤(CF)算法

针对现存的基于标签的个性化推荐系统在构建用户兴趣模型时未充分挖掘用户真正的兴趣爱好，且未考虑到时间因素对推荐结果的影响，提出一种改进的基于标签的协同过滤算法（ITCF）。该算法将用户评分融入到用户对标