推荐功能-协同过滤算法实现1.功能介绍根据用户购买过的物品进行推荐2.代码实现数据说明实现类推荐结果 1.功能介绍根据用户购买过的物品进行推荐1.查找推荐用户购买过的物品 2.查找所有用户购买过的物品 3.找到同推荐用户购买过相同物品的用户和物品 4.计算用户之间的相似度【余弦相似性】 5.计算相似用户的物品推荐度 6.取相似度最高的前三个物品进行推荐（推荐物品数量可自定义）2.代码实现数据说明
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2024-07-27 11:30:06
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众所周知，协同过滤（Collaboration Filtering）算法是推荐系统中最常用的一种算法。今天我们就以电影推荐为例，简要论述基本原理，最终给出实现的python代码。1. 问题定义 假设现有一个二维表，记录着每个用户对所看电影的评分情况，如下图所示： &
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2023-12-06 18:42:59
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基于用户的协同过滤算法（java代码）1.User_collaborative_Filtering类import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
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2023-08-20 21:45:55
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简介协同过滤（Collaborative Filtering）作为最经典的个性化推荐算法，已经被应用到音乐、电影、电商等各大平台。协同过滤基于消费者与产品的历史交互数据，根据每个消费者的已有交互历史，利用群体智慧，为消费者推荐可能感兴趣的其他产品。 根据协同过滤的原理，主要分为两类： （1）基于用户的协同过滤（User-based CF）:为用户推荐与该用户兴趣相似的其他用户感兴趣的产品。 （2）
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2023-05-23 19:13:55
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基于物品的协同过滤算法1. 数据使用movielens-100k数据集中的u1.base文件作为实验集2.实验在demo1中建立用户-评分矩阵和用户看过的电影id列表，根据用户看过的电影计算电影间相似度，根据项亮的《推荐系统实践》中方法计算用户相似度。 相似度公式：import pandas as pd
import numpy as np
import math
#建立用户-评分矩阵
use
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2023-11-06 17:15:29
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废话不多说，直接看代码。有问题直接联系1467288927@qq.com#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
#20170916号协同过滤电影推荐基稿
#字典等格式数据处理及直接写入文件
##from numpy import *
import time
from math import sqrt
##from texttable import
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2023-11-11 16:37:37
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声明：本文为搬运，看不惯那些收费的，原文链接在文章尾部这篇文章主要介绍了python实现协同过滤推荐算法完整代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。测试数据协同过滤推荐算法主要分为：1、基于用户。根据相邻用户，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表进行推荐2、基于物品。如喜欢物品A的用户都喜欢物品C，那么可以知道物品A与物品C的相似度很高，而用户C喜欢物品A，那么可
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2023-07-20 20:52:03
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协调过滤推荐概述 协同过滤(Collaborative Filtering)作为推荐算法中最经典的类型，包括在线的协同和离线的过滤两部分。所谓在线协同，就是通过在线数据找到用户可能喜欢的物品，而离线过滤，则是过滤掉一些不值得推荐的数据，比比如推荐值评分低的数据，或者虽然推荐值高但是用户已经购买的数据。 协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，
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2024-04-30 21:31:02
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推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码） 目录推荐系统入门（二）：协同过滤（附代码）引言1. 相似性度量方法1.1 杰卡德(Jaccard)相似系数1.2 余弦相似度1.3 皮尔逊相关系数2. 基于用户的协同过滤2.1 UserCF编程实现2.2 UserCF优缺点3. 基于物品的协同过滤4. 算法评估5. 协同过滤算法的权重改进6.协同过滤推荐算法存在的问题6.1 数据稀疏性的问题6.2 冷启动问
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2024-03-06 06:19:02
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基于用户的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理二、基于用户的协同过滤推荐算法实现代码 基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理传统的基于用户（User-Based）的协同过滤推荐算法实现原理分四个步骤： 1.根据用户历史行为信息构建用户-项目评分矩阵，用户历史行为信息包括项目评分、浏览历史、收
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2023-11-03 12:15:51
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工程架构方向的程序员，看到推荐/搜索/广告等和算法相关的技术，心中或多或少有一丝胆怯。但认真研究之后，发现其实没有这么难。 今天的1分钟系列，给大家介绍下推荐系统中的“协同过滤”，绝无任何公式，保证大伙弄懂。 什么是协同过滤（Collaborative Filtering）？答：通过找到兴趣相投，或者有共同经验的群体，来向用户推荐感兴趣的信息。 举例，如何协同过滤，来
一、项目需求 1. 需求链接https://tianchi.aliyun.com/getStart/information.htm?raceId=2315222. 需求内容竞赛题目在真实的业务场景下，我们往往需要对所有商品的一个子集构建个性化推荐模型。在完成这件任务的过程中，我们不仅需要利用用户在这个商品子
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2024-04-12 08:53:44
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实现。下面我就开始介绍用pyspark中的ALS（交替最小二乘矩阵分解）来实现协同过滤代码。一、ALS的简单介绍ALS算法是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。从协同过滤的分类来说，ALS算法属于User-Item CF，也叫做混合CF。它同时考虑了User（用户）和Item（商品）两个方面。用户和商品的关系，可以抽象为如下的三元组：
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2023-12-30 21:45:16
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基于用户的协同过滤算法1. 数据使用movielens-100k数据集中的u1.base文件作为实验集2.实验在demo1中建立用户-评分矩阵和项目-用户矩阵，根据项亮的《推荐系统实践》中建立倒排表，然后计算用户相似度。import pandas as pd
import numpy as np
import math
#建立用户-评分矩阵
user_rating = np.zeros((94
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2024-01-02 10:33:29
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前言最近学校的课题就是一个基于物品的协同过滤算法，自己亲手实现了一把，github中自带数据库和各种包，导出即可运行，另有一篇本人当时的课题报告，写的会比本篇详细的多，所以在这里简述一下，感兴趣的朋友直接去github下载一下即可。觉得有帮助的话记得给颗星星哦~GitHub : https://github.com/a1097304791/zutki (里面有详细的项目报告哦~ 第三章为算法分析内
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2023-08-15 15:20:30
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本文仅为本人的学习笔记 文章目录什么是协同过滤？用户相似度计算（Similarity Calculation）1.余弦相似度(Cosine Similarity)2.皮尔逊相关系数（Pearson's Correlation）3.杰卡德相似度计算（Jaccard coefficient）杰卡德相似度计算代码实现1.构造数据集2.只计算2个用户之间的相似度3.计算所有用户之间的相似度4.构建推荐结果
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2023-11-10 23:16:17
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推荐系统学习笔记02 - 协同过滤这几天杂事比较多，协同过滤自己看了一遍，理解了user cf 和 item cf相关知识，但是没有时间形成笔记，此笔记复制与datawhale的协同过滤一节，后期自己学习填补。 文章目录推荐系统学习笔记02 - 协同过滤1. 协同过滤算法2. 相似性度量方法3. 基于用户的协同过滤4. UserCF编程实现5. UserCF优缺点6. 基于物品的协同过滤7. 算法
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2024-07-28 12:00:25
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记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的
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2024-07-10 15:24:39
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什么是协同过滤协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)，首先想一个简单的问题，如果你现在想看个电影，但你不知道具体看哪部，你会怎么做？大部分的人会问问周围的朋友，看看最近有什么好看的电影推荐，而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。换句话说，就是借鉴和你相关人群的观点来进行推荐
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2023-11-06 19:05:28
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协同过滤推荐算法代码实现：构建数据集：users = ["User1", "User2", "User3", "User4", "User5"]
items = ["Item A", "Item B", "Item C", "Item D", "Item E"]
# 构建数据集
datasets = [
["buy",None,"buy","buy",None],
["buy",N
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2023-11-25 13:07:18
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