item_cf_go:实现一个电影推荐系统采用协同过滤算法相似度算法为余弦相似度基于用户和基于项目中选择基于项目数据集为movielens数据集 源码
推荐系统基于项目 实现一个电影推荐系统,采用协同过滤算法,相似度算法为余弦相似度,基于用户和基于项目中选择基于项目数据集为movielens数据集 一,项目说明 项目名称:item_cf_go 语言:golang 项目地址:github.com/gudongkun/item_cf_go 目录结构: 计算计算相似度入口 cf_lib业务主逻辑类 evaluete计算后,不想计算只想再显示一次本次的正确率等信息可以执行此程序 运行时运行calculate时自动生成,保存计算结果 二,如何使用 1.执行相似度计算计算-主要方法 # cd {项目目录}/calculate # go run mai
文件列表
item_cf_go-master.zip
(预估有个14文件)
item_cf_go-master
calculate
main.go
187B
go.mod
48B
cf_lib
ItemCF_test.go
3KB
ItemCF.go
10KB
doc
calculate_res.png
22KB
evaluate_res.png
12KB
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