基于用户品协同过滤python

基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现

基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐系统源代码。

用R解析Mahout用户推荐协同过滤算法(UserCF) _ 粉丝日志_files

协同过滤算法对目标用户产生推荐：收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推荐。

基于SVD用户特征矩阵的协同过滤推荐算法，崔垚，孟祥武，在个性化餐厅推荐领域，用户特征和位置信息对于用户偏好的影响被认为是显著的。传统的推荐技术，往往未能充分挖掘用户特征和位置

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

为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性，在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上，对项目的特征进行分析，引入项目特征矩阵，然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性，并通过一个权值

传统的协同过滤算法广泛应用于推荐系统领域，但该算法仍存在用户冷启动和数据稀疏性问题，造成算法的推荐质量较差。对此，提出一种基于用户多属性与兴趣的协同过滤算法AICF（attributes and in

该资源可以帮助学习推荐算法的一些朋友进行学习和研究。

在推荐系统中数据稀疏性和推荐时效性是经常面对的问题,为了更好地反映不同用户在不同阶段的邻域相关性,从而能够挖掘出评分项目中所隐含的个性化信息,在基于用户的协同过滤算法预测评分过程中将联合相似度与用户兴