GoRecommend：基于Go的协同过滤算法库

GoRecommend：基于Go的协同过滤算法库

goRecommend Collaborative Filtering (CF) Algorithms in Go! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/goRecommend

项目基础介绍与编程语言

GoRecommend 是一个专为Go语言设计的开源项目，致力于实现协同过滤（Collaborative Filtering, CF）算法。此项目由开发者timkaye11维护，旨在解决Go生态系统中机器学习库相对匮乏的问题。项目采用Go作为主要编程语言，简洁高效地提供了多种协同过滤实现方案。

核心功能

GoRecommend的核心聚焦于以下几点：

• 交替最小二乘法(Alternating Least Squares, ALS)：支持隐式和显式反馈场景，是推荐系统中的经典算法。对于隐式数据使用信心评分，而显式数据则用于预测评级。
• 简单贝叶斯协同过滤：提供了一种基于贝叶斯理论的推荐机制，确保推荐个性化且精准。
• 相似性记忆型CF：利用相关性、余弦相似度和Jaccard相似度等度量，结合近邻方法，提升推荐的相关性和准确性。

每个算法都有详尽的例子和规范，便于用户理解和应用。

最近更新的功能

由于提供的信息没有明确指出最新的具体更新内容，一般而言，开源项目如GoRecommend会不断进行bug修复、性能优化以及可能的新功能添加。通常，您可以通过查看项目的GitHub页面上的“Commits”、“Issues”或“Pull Requests”部分来获取最新动态。访问仓库可以直接了解到最近的变动，包括测试完善、代码优化或是新算法的集成等。对于这个特定的项目，您应该直接访问项目页面以获得最新版本的信息。

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请注意，上述“最近更新的功能”部分内容基于通用假设，实际更新详情需查阅仓库的历史记录或最新公告。

goRecommend Collaborative Filtering (CF) Algorithms in Go! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/goRecommend