基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐系统源代码.基于内容的推荐算法的具体实现+基于用户的协同过滤算法的具体实现网上下载的,使用python语言来进行编写
协同过滤算法代码VS下运行数据集采用MovieLens
基于显式反馈的协同过滤推荐算法研究 摘 要 如今随着电子商务社交网络和人工智能等技术的不断发展信息量每天 都在快速增加面对海量数据我们时常因为不知如何获取有价值的信息而倍感 焦虑智能推荐算法能帮助我们
最新整理资料 文档精选合集 基于协同过滤的推荐算法研究与 GUI 设计 摘 要 随着互联网的普及网络资源不断丰富用户经常会迷失在大量的商品信息空间中无法找到自己需要的商品协同过滤算法应运而生帮助顾客更
基于现实推荐系统数据集非常稀疏,导致传统的协同过滤算法往往无法提供高质量推荐的问题,提出了一种基于粗糙集规则提取的协同过滤算法。首先利用用户/物品属性和用户-物品评分矩阵构建决策表,然后通过决策表约简
PAGE 毕业设计论文中文摘要 基于模糊聚类的协同过滤推荐算法研究 摘要 互联网技术的迅猛发展大量的信息充斥在网络世界当中信息超载问题成为了众多电子商务平台急需解决的问题之一本课题主要完成一个个性化推
数据稀疏性问题对协同过滤推荐系统的推荐精度有很大影响,为此,融合缺失数据平衡方法,提出了一个基于KNN-SVM的混合协同过滤推荐算法。利用K-最近邻法对训练集中的缺失数据进行填补,然后通过支持向量机交
协同过滤是推荐系统中最有效的方法之一,推荐算法评分预测的精确性受到最近邻居的提取以及项目或用户相似度计算的两个关键点的影响。根据用户行为相似性原理,采用最大交集法提取与当前项目共同评分最多的邻居作为最
针对传统协同过滤算法中用户的个性化评价标准导致评分值不能合理地表达用户对项目的偏好程度问题,提出满意区间的概念,并设计了一种协同过滤推荐算法。该算法首先根据用户各评分值的使用概率建立其与满意区间的映射
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
