LibRec 学习笔记(十一):更新 LibRec 3.0 版本的 code snippet(含过滤模块)

本文介绍了一个基于电影评分的推荐系统实现过程,包括数据加载、模型训练、推荐效果评估及结果过滤保存。系统采用ItemKNN算法,通过计算物品间的相似度进行推荐,并使用多种评价指标如NDCG、AUC等评估推荐质量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

下面是代码:

package librec.qiqi;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;

import net.librec.common.LibrecException;
import net.librec.conf.Configuration;
import net.librec.data.model.TextDataModel;
import net.librec.eval.EvalContext;
import net.librec.eval.RecommenderEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.AUCEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.AveragePrecisionEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.EntropyEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.NormalizedDCGEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.NoveltyEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.PrecisionEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.RecallEvaluator;
import net.librec.eval.ranking.ReciprocalRankEvaluator;
import net.librec.filter.GenericRecommendedFilter;
import net.librec.recommender.Recommender;
import net.librec.recommender.RecommenderContext;
import net.librec.recommender.cf.ItemKNNRecommender;
import net.librec.recommender.item.RecommendedItem;
import net.librec.similarity.CosineSimilarity;
import net.librec.similarity.RecommenderSimilarity;
import net.librec.util.FileUtil;

public class code_snippet {
   
   
	
	static Configuration conf = new Configuration();
	
	public static<
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