用户间多相似度协同过滤推荐算法

给公司做报告用的ppt，希望大家能喜欢，主要讲了协同过滤的计算原理

基于协同过滤方面的个性化推荐的主要源代码

现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分，但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高，难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发，提出

传统的协同过滤推荐算法为目标用户推荐时，考虑了所有用户的历史反馈信息对物品相似度的影响，同时相似度的度量仅依靠用户评分信息矩阵，导致了推荐效果不佳。为解决上述问题，提出了基于用户谱聚类的Top-N协同

推荐系统,协同过滤,python,算法,主要用《推荐系统》基于用户和Item的协同过滤算法的分析与实现（Python）

基于物品的协同过滤算法，有现有的测试数据集合，方便开发

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

协同过滤算法代码VS下运行数据集采用MovieLens

协同过滤相似度计算的改进，结果就不一样。逐渐变好。评价指标有MAN准确率和召回率。结果都不错.有啥疑问可以联系我。我将逐一回答

针对系统间协同过滤推荐过程中的隐私泄露问题，以RSA公钥密码系统和安全多方计算SMC理论为基础，提出一个安全计算模型SCM，将安全计算模型SCM应用到系统间协同过滤中，得到一个有效的隐私保持协同过滤推