【推荐系统】基于用户的协同过滤

最新推荐文章于 2025-12-08 20:31:24 发布
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#算法

本文深入探讨了基于用户的协同过滤（UserCF）算法，详细阐述其原理，并通过代码实现展示了如何运用该算法在MovieLens数据集上进行推荐。读者将了解到如何构建和评估推荐系统，以及协同过滤在信息过滤和个性化推荐中的应用。
基于Python协同过滤的电商推荐系统
qq3828614760的博客
12-23 1015
该系统基于协同过滤算法，通过分析用户之间的行为和偏好，寻找具有相似偏好的其他用户，并向目标用户推荐这些用户感兴趣的商品。协同过滤算法不需要依赖商品的内容信息，而是基于用户之间的相似性进行推荐，因此特别适用于电商场景，其中商品种类繁多，且商品之间的关联性复杂。
python美食推荐系统 基于用户协同过滤推荐算法 基于物品协同过滤推荐算法 Django框架 大数据
QQ80213251的博客
04-23 746
1、项目介绍技术栈：Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法（基于用户协同过滤算法+基于物品协同过滤算法）、HTML美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，使用Python语言进行开发，使用MySQL数据库存储数据，并使用Django框架进行搭建。该系统的主要功能是根据用户的个人喜好和历史行为，向用户推荐适合他们口味的美食。系统首先通过用户注册和登录功能，获取用户的个人信息和历史行为数据，包括用户的口味偏好、喜欢的菜系、历史浏览记录等。
大数据毕业设计：python美食推荐系统 基于用户协同过滤推荐算法 基于物品协同过滤推荐算法 Django框架（源码+文档）✅
公众号：源码之屋，十多年程序猿资深互联网人，目前专注于Python/Java/大数据项目解决方案制定，提供各行业各编程语言的全套开发服务，喜爱code，喜爱分享，生命不止，编码不息！
03-17 1029
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基于用户协同过滤的智能点餐推荐系统
laoman456的博客
03-29 898
本项目旨在构建一个基于用户协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）的点餐推荐系统。通过分析用户的历史订单，系统能够根据用户的兴趣爱好以及与其他用户的相似性，推荐用户可能感兴趣的菜品。该系统采用Python语言开发，使用Django框架作为后端开发工具，前端通过HTML展示推荐结果。本项目实现了一个基于用户协同过滤的点餐推荐系统，通过分析用户的历史订单数据，利用皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度，为用户推荐他们可能感兴趣的菜品。
基于python美食推荐系统 基于用户协同过滤推荐算法 基于物品协同过滤推荐算法 Django框架 大数据毕业设计（源码+文档）✅
q_3375686806的博客
03-20 961
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vx_biyesheji0002的博客
03-24 987
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基于协同过滤的电影推荐系统
qq_36224726的博客
09-03 2060
在完成上述步骤后，我们的电影推荐系统已经基本成型。缓存用户相似度和推荐结果，减少计算开销使用异步任务队列（如Celery）来处理耗时的推荐计算提供更加个性化的推荐，结合用户行为数据本项目展示了如何利用协同过滤技术构建一个基本的电影推荐系统。通过不断的迭代和优化，我们可以逐步提升系统的推荐准确性和用户体验。如果你对推荐系统感兴趣，欢迎继续探索更为复杂的算法和实现。
基于用户的协同过滤推荐算法
毕业作品网站
05-20 5032
在推荐系统的众多方法之中，基于用户的协同过滤是诞最早的，原理也比较简单。基于协同过滤的推荐算法被广泛的运用在推荐系统中，比如影视推荐、猜你喜欢等、邮件过滤等。该算法1992年提出并用于邮件过滤系统，两年后1994年被 GroupLens 用于新闻过滤。一直到2000年，该算法都是推荐系统领域最著名的算法。当用户A需要个性化推荐的时候，可以先找到和他兴趣详细的用户集群G，然后把G喜欢的并且A没有的物品推荐给A，这就是基于用户的协同过滤。找到与目标兴趣相似的用户集群。
基于python图书推荐系统 基于用户协同过滤推荐算法 基于物品协同过滤推荐算法 书籍推荐 Django框架 大数据毕业设计（源码）✅
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11-30 1621
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12-05 957
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基于协同过滤算法商品推荐系统论文-java-文档-基于协同过滤算法商品推荐系统文档
02-22
- **用户-用户协同过滤**：该方法通过计算用户之间的相似度，找到目标用户最相似的一组用户，然后根据这组用户的行为向目标用户推荐商品。 - **物品-物品协同过滤**：这种方法是通过计算物品之间的相似度来实现...
基于Python Django的音乐推荐系统：用户协同过滤与余弦相似度的应用 用户协同过滤 v2.0
08-25
系统通过记录用户的听歌次数来评估用户对歌曲的喜好程度，并运用用户协同过滤算法和余弦相似度计算用户间的相似度，进而为用户提供个性化的音乐推荐。具体实现步骤包括设计数据库结构、实现用户登录功能、记录听歌...
热门推荐、基于内容推荐、基于用户协同过滤推荐、基于物品协同过滤推荐.zip
05-19
基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括： 无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。 算法简单易懂，容易实现和部署。 推荐结果准确性较高...
Java毕业设计基于用户的协同过滤算法实现的商品推荐系统源码+数据库（高分项目）.zip
04-02
Java毕业设计基于用户的协同过滤算法实现的商品推荐系统源码+数据库（高分项目）.zip该项目是个人高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 Java毕业设计基于用户...
基于Python和Django的音乐推荐系统：用户协同过滤与余弦相似度的应用
05-09
系统通过记录用户的听歌次数，计算用户对歌曲的喜好度，并采用基于用户协同过滤的算法，利用余弦相似度来为用户推荐可能喜欢的歌曲。具体实现步骤包括设计数据库结构、实现用户登录功能、记录听歌次数、计算余弦...
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 198
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
练题100天——DAY21：统计奇数个数+合并有序数组
2301_81099859的博客
12-07 252
今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 1041
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对
最新发布
Sunchaser的博客
12-08 617
本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案 分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能
纯Python实现的基于用户协同过滤推荐系统
今天我们要探讨的是基于协同过滤的推荐系统中的一个细分领域：基于用户的协同过滤推荐系统。 协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是一种常用的推荐算法，它依据用户之间的相似性或者物品之间的相似性来进行...
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