基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐系统源码

目前商用的推荐机制都为混合式推荐,将用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。本文主要介绍混合推荐的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户/项目的混合协

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

基于用户协同过滤算法Java代码实现

User collaborative filtering algorithm

欣灌费研仍在继续,不能返校只好在家做毕设,毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会,推荐系统算法也不懂,包含推荐系统的东西倒是用过不少(某宝,某东,某音)。 只好从最基础的开始

基于用户实时反馈的协同过滤算法_傅鹤岗

开发语言：Java框架：springboot JDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql 5.7（仅支持5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/mye

为了提高推荐系统的推荐结果质量,找到目标用户恰当的邻居是协同过滤算法中非常关键的一个环节。网络中的用户可以分为专家型用户、可信用户与兴趣相似用户三个维度,由于不同类型的邻居对用户的影响及用户对不同邻居

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

项目完整可用,配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能:推荐引擎利用特殊的信息过滤(IF,Information Filtering)技术,将不同的内容