协同过滤之UserCF（c++实现）

最新推荐文章于 2024-05-15 07:41:18 发布

原创

最新推荐文章于 2024-05-15 07:41:18 发布 · 1.9k 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了协同过滤中的UserCF算法，并通过C++展示了其实现过程，包括余弦相似性计算、选取相似度最高的k个用户作为邻居以及利用邻居评分预测未知评分。讨论了评分标准化处理的两种方法：均值中心化和Z-score归一化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

UserCF认为一个人会喜欢和他有相同爱好的人喜欢的东西。

user-item矩阵如下：

	I1	I2	I3	I4	I5
U1	2	3	4	1	?
U2	4	-	5	3	3
U3	1	-	3	4	5
U4	3	4	-	5

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推荐系统-基于用户的协同过滤（User-based CF）

王大宝的CD

01-09

1万+

协同过滤算法代码 C++

05-27

协同过滤算法代码 VS下运行数据集采用MovieLens

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weixin_34124939的博客

06-05

472

好早的时候就打算写这篇文章，可是还是參加阿里大数据竞赛的第一季三月份的时候实验就完毕了。硬生生是拖到了十一假期。自己也是醉了。。。找工作不是非常顺利，希望写点东西回想一下知识。然后再攒点人品吧，仅仅能如此了。一、问题背景二、基于用户的协同过滤算法介绍三、数据结构和实验过程设计四、代码一、问题背景首先介绍一下问题的背景。如今我有四个月的用户、品牌数据&...

基于物品的协同过滤推荐算法 c++实现源码

02-20

协同过滤-- c++

weixin_30257433的博客

07-27

343

#include<iostream> #include<queue> #include<cmath> #include<cassert> #include<cstdlib> #include<fstream> #include<sstream> #include<vector> #i...

协同过滤算法的实现

05-23

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.用这些用户的评分进行预测。

基于用户的协调过滤推荐算法userCF实验 C++源码

02-20

本实验将深入探讨基于用户的协同过滤推荐算法（User-Based Collaborative Filtering, userCF），并提供C++实现的源码。用户CF算法主要基于两个核心思想：用户之间的相似性和物品的评分预测。首先，算法会寻找与...

C++实现UserCF推荐算法及其应用实验分析

协同过滤根据其实施方式的不同，又可以分为基于用户的协同过滤（userCF）和基于物品的协同过滤（itemCF）。 **UserCF算法的工作原理** UserCF算法的核心是用户相似度的计算。通常，可以通过计算用户之间的皮尔逊...

C++实现基于用户的协同过滤大数据电影推荐系统

毕业作品网站

11-01

1144

如果已知用户A喜欢《蜘蛛侠》、《奇异博士》、《美国队长》、《绿巨人》等漫威超级英雄系列电影，另外用户B也都喜欢这些电影，此外B还喜欢《钢铁侠》，则A很有可能也喜欢《钢铁侠》，故我们可以预测用户A对于《钢铁侠》的打分会较高。（4）统计计算Pearson系数需要的数据，存在Pearson矩阵中。（5）求用户A和用户B的Pearson相似度 8。（2）统计所有产品的得分平均值：49.545。（7）最后产品得分中的rxi的值 11。（6）最后产品得分中的bxi的值 9。（1）统计用户数量：19835。

协同过滤代码实现

04-10

基于用户的协同过滤算法数据集及代码实现

02-18

这是我参考网上资料后自己写的基于用户的协同过滤算法，包括算法所用到的数据集及相关代码，基于Python实现，代码包含详细解释。

推荐系统之协同过滤的原理及C++实现

weixin_33943836的博客

12-24

261

1.引言假如你经营着一家网店，里面卖各种商品（Items）,有很多用户在你的店里面买过东西，并对买过的Items进行了评分，我们称之为历史信息，现在为了提高销售量，必须主动向用户推销产品，所以关键是要判断出用户除了已经买过的商品之外还会喜欢哪些商品，这就需要利用用户购买商品过程产生的历史信息。协同过滤通常分为基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。基于用户的协同过滤：利用用户之间的相似...

协同过滤代码

weixin_30457551的博客

05-14

210

https://blog.youkuaiyun.com/wdr2003/article/details/80756844 转载于:https://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/10862086.html

最新发布

2401_84975387的博客

05-15

351

相信，读者看完之后，多多少少对于UserCF 有了一定的了解，小编也是在最近在根据书本上的伪代码用python进行了编写，不过，最近在github上寻到大牛已经写好的UserCF以及ItemCF,还有可供下载的数据，所以也是放在这里供大家学习。从而我们在实际的操作中，就可以根据最后得到的p，推荐给用户rank前N的物品。

协同过滤之ItemCF（c++实现）

菜鸟也疯狂

12-31

1527

ItemCF认为一个人会喜欢和他以前喜欢的东西相似的东西. 通常情况下，ItemCF算法可归纳为如下三个步骤： 1、计算用户曾经评过分的每一个物品与当前物品的相似度; 2、从用户曾经评过分的物品中,选出与当前物品相似度最高的k个作为当前物品的邻居; 3、利用邻居物品评分的加权平均值来预测用户对当前物品的评分代码如下： #include #inc

【基于用户的】协同过滤推荐算法（UserCF算法的实现）

我是JakeLin，欢迎你来到我的博客~

04-09

1639

一个不错的协同过滤的代码和介绍

Gin077的专栏

08-07

396

https://github.com/AlenQi/Research-on-Collaborative-Filtering-Algorithms

协同过滤推荐算法（python代码）

疯狂屌丝程序员

04-15

2754

CF算法分为两大类，一类为基于memory的（Memory-based），另一类为基于Model的（Model-based），User-based和Item-based算法均属于Memory-based类型，具体细分类可以参考wikipedia的说明。User-based的基本思想是如果用户A喜欢物品a，用户B喜欢物品a、b、c，用户C喜欢a和c，那么认为用户A与用户B和C相似，因为他们都喜欢a，而喜欢a的用户同时也喜欢c，所以把c推荐给用户A。