协同过滤在驾考教练员智能推荐系统中的应用研究

融合阅读情绪的协同过滤文档推荐方法,易方遒,孙艺,用户在阅读完文档后,再对同类型的文档的阅读情绪会发生变化,仅仅根据文档本身的属性推荐用户最相似的文档是不够的。本文在协同

针对协同过滤推荐技术在个性化服务应用中存在的服务质量和服务效率问题，提出一种基于密度的动态协同过滤图书推荐算法。在对读者的图书流通记录进行兴趣度模糊筛选基础上，利用扩展的密度聚类算法进行区域聚类，读者

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用java语言实现协同过滤,改代码使用java完成协同过滤的电影推荐系统

使用python实现的基于用户的协同过滤,使用jaccard相似度,计算的precision、recall指标

协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么

包括如下步骤： 1.首先将文件读入，对数据集的基本的统计，并构建Item-User的倒排索引表 2.计算用户的评分的平均值。 3.计算用户之间的相似度。 4.选取最近的10%的邻居用户。 5.用这些用

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今天基于Movielens数据集把《推荐系统实践》上的部分算法实现了一下，顺便巩固python和pandas库的使用，发现书本上的代码有很多不靠谱之处（也许是我水平不够），所以基本都是自己写的，不当之

协同过滤算法（java）java版本的协同过滤算法哦