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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
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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
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
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