基于用户的协同过滤算法的电影推荐系统

最新推荐文章于 2025-10-29 11:56:12 发布
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#协同过滤 #电影推荐

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参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/u012050154/article/details/52268057
基于协同过滤算法实现电影推荐系统
AI天才研究院
05-30 897
协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是一种基于用户行为数据的推荐算法，广泛应用于推荐系统中。协同过滤算法通过分析用户的历史行为（如评分、点击、购买记录等）来预测用户可能感兴趣的物品。其核心思想是“物以类聚，人以群分”：如果两个用户在过去有相似的行为，那么他们在未来也可能有相似的偏好。
基于协同过滤算法的电影推荐系统
03-22
该文件使用了协同的过滤的算法达成了电影推荐系统，比较适合新手，代码整洁，注释清晰
推荐系统-基于用户的协同过滤(movie数据集)
07-08
实现过程： 1、得到用户兴趣表，横轴为movie_id，纵轴为user_id 2、计算任何两位用户之间的相似度或者是相关性 3、取与某用户相似度最高的若干个用户的兴趣推荐给该用户（或者找到和每个用户相关系数在阈值以上的用户，并将他们喜欢的电影推荐给该用户）
基于用户的协同过滤算法理解
最新发布
m0_54846764的博客
10-29 794
协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中最经典的算法之一，其核心思想是 “相似的用户喜欢相似的物品”。算法有效性：基于用户的协同过滤算法在无评分二值数据场景下表现良好性能表现：用户 A 的 F1 分数达到 1.0，用户 D 达到 0.8，推荐效果理想算法对比：三种相似度算法在小规模数据集上表现基本一致参数影响：k 值（相似用户数量）对推荐结果影响较小。
基于用户的协同过滤算法的电影推荐（稀疏矩阵）
04-23
基于用户的协同过滤算法的电影推荐（稀疏矩阵）含代码和Netflix数据（800万+条，分测试集和数据集），博客中有讲解
[推荐算法]基于用户的协同过滤算法
热门推荐
笑笑的程序人生
11-12 8万+
什么是推荐算法 推荐算法最早在1992年就提出来了，但是火起来实际上是最近这些年的事情，因为互联网的爆发，有了更大的数据量可以供我们使用，推荐算法才有了很大的用武之地。 最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，如果我自己都
基于用户的协同过滤算法的电影推荐系统-仅附链接
06-05 5264
https://blog.youkuaiyun.com/u012050154/article/details/52268057
基于协同过滤算法的电影推荐系统.docx
05-30
总的来说，协同过滤算法在电影推荐系统中的应用是通过分析用户的行为和偏好，寻找潜在的相似性，以预测用户可能的兴趣，从而提供个性化推荐。Apache Mahout 的 Taste 框架为此提供了强大的技术支持，能够处理大规模...
基于用户协同过滤算法的电影推荐系统源码
03-25
项目标题：基于Vue的用户协同过滤...本项目采用Vue2.x搭配NodeJS开发，实现了一套基于用户协同过滤算法的电影推荐系统。该系统适合即将毕业的学生朋友们进行学习和参考，以便更好地掌握Vue技术栈在真实项目中的应用。
基于Java与协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现
05-31
《基于Java与协同过滤算法的电影推荐系统设计与实现》 在当今信息爆炸的时代，个性化推荐已经成为提升用户体验、增加用户粘性的重要手段。本项目旨在设计并实现一个基于Java编程语言和协同过滤算法的电影推荐系统，...
Python基于用户的协同过滤算法和项目的协同过滤算法实现的电影推荐系统源码+数据库+使用说明
01-10
Python基于用户的协同过滤算法和项目的协同过滤算法实现的电影推荐系统源码+数据库+使用说明Python基于用户的协同过滤算法和项目的协同过滤算法实现的电影推荐系统源码+数据库+使用说明Python基于用户的协同过滤算法...
基于SSM+Vue的协同过滤算法的电影推荐系统（源码+部署说明+系统介绍+源码解释）.zip
04-24
基于SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)和Vue.js的协同过滤算法电影推荐系统是一个利用用户历史观影记录和评分数据，通过协同过滤算法来预测用户可能喜欢的电影的系统。该系统主要由以下几个模块组成： 用户管理模块：...
协同过滤——基于用户的推荐算法
04-10
NULL 博文链接：https://jekey.iteye.com/blog/1675508
Python推荐系统学习笔记（1）------基于用户协同过滤算法的电影推荐系统
yi_xxxx的博客
04-07 5880
Python推荐系统学习笔记（1）------基于用户协同过滤算法的电影推荐系统 本周张老师在课上向我们介绍了推荐系统的相关知识点，推荐系统，顾名思义，就是利用用户的历史数据来预测用户的行为兴趣从而为减少用户的搜寻成本。无论是在日常生活中的商场购物还是在互联网上的x宝购物等时，我们总能发现我们总在被推荐商品，日常我们可能都不会太注意这样子的细节，可能并不能算是特别清楚推荐给我们的东西是否真正符合我...
【基于协同过滤算法的电影推荐】
qq_43243022的博客
08-13 5693
目录 1 协同过滤算法 1.1 CF与 User/Item 推荐算法区别 1.2 UserCF 1.3 ItemCF 2 评价指标 3 基于userCF与itemCF电影推荐 3.1 MovieLens数据集 3.2 userCF代码实现 3.3 K值影响实验（userCF） 3.4itemCF代码实现 3.5 K值影响实验（itemCF） 4 userCF与ite...
基于用户的协同过滤推荐算法
WhereIsMyChair的博客
03-07 487
------基于用户的协同过滤推荐算法------- 基本思路： 选取某个用户A的具有相似品味的邻居用户集合, 从邻居用户集合的历史评分以及用户A的历史评分综合考虑预测用户A给其未评价过的项目的评分结果, 选取预测分大于指标的项目推荐给用户A. 1.选择的查找相似用户用到的算法： k近邻算法、皮尔森相关系数法 （1）皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进： https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/8...
基于协同过滤算法的电影推荐系统实现与分析
基于协同过滤算法的电影推荐系统知识点解析： 1. 协同过滤算法基础 协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统中的一种核心技术，它通过收集和分析用户之间的信息和行为来进行推荐。该技术主要分为两大类：...
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