基于矩阵分解的协同过滤的电影推荐系统.ipynb

基于KNN邻居选择的协同过滤推荐算法在邻居选择时没有考虑邻居的盲目跟风性，导致部分邻居用户在预测目标用户对未知项目评分时的作用很小。针对这一问题，提出贡献因子，从非共同评价项目集这一角度切入，考虑邻居

传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户之间的相似度时只考虑了用户的评分，而忽略了不同项目之间的差异。针对传统方法在数据稀疏情况下表现不理想的缺点，提出了结合项目标签信息针对每个目标项为用户选择邻居的

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