Matlab用半非负矩阵分解实现采样和协同过滤

基于用户的协同过滤推荐算法实现 movielens数据集 输出评分矩阵 相似度 最近邻 推荐电影 预测评分 mae等测评指标

基本的协同过滤推荐算法实现,包括数据集,以及算法的评价指标MAE的计算,数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试

基于用户的协同过滤算法Java实现，基本功能都能有效实现，非常适合进行扩展改进自己所需功能

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

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。

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：

基于用户协同过滤算法Java代码实现

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,

通过MATLAB的编制来完成一个基于协同过滤算法的影视相关推荐以及影视点播的排行。其中协同过滤算法之中需要运用到一定的相似度计算函数最好能使用Eulid距离，cosine 或者皮尔逊函相关系数等，如果

非负矩阵分解(NMF)是一种流行的数据分析方法,其目标是使其接近通过所有非负成分产生的两个非负矩阵。文中描述了一种对于多因式非负矩阵分解(mfNMF)问题新的且有效的算法,概括了原始NMF问题的一些因