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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文章目录前言一、数据获取二、数据预处理三、预测分推荐电影算法 前言评分系统是一种常见的推荐系统。可以使用PYTHON等语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。学习协同过滤算法、UBCF和IBCF。具体理论读者可参考以下文章。如，基于用户的协同过滤推荐算法原理-附python代码实现；协同过滤算法概述与python 实现协同过滤算法基于内容（usr-item,item-item）；推荐系统
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2023-08-01 12:12:22
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协同过滤算法(collaborative filtering)的目标是基于用户对物品的历史评价信息，向**目标用户(active user)**推荐其未购买的物品。协同过滤算法可分为基于物品的，基于用户的和基于矩阵分解，本文实现基于物品和基于矩阵分解的协同过滤算法。协同过滤算法总览输入数据：典型的协同过滤问题输入数据为m个用户list,n个物品list,同时每个用户有一个已评价的物品list。推荐
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2023-08-11 10:43:42
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基于Python2.7 数据集为MovieLens 100k数据集
# -*-coding=utf-8 -*-
import sys
import math
from texttable import Texttable
#算法流程：
#1、建立电影-用户的倒排表，表示电影被那些用户看过
#2、从目标用户看过的每一步电影开始遍历
#3、寻找和目标用户有共同看过电影交集的所有用户作为初始邻居
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2023-08-07 20:49:14
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介绍协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤又可分为评比（rating）或者群体过滤（social filtering）协同过滤以其出色的速度和健壮性，在全球互联网领域炙手可热。以上来自于
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2023-09-13 16:08:30
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一、相关概念：1、关于协同过滤： 协同过滤（Collaborative Filtering Recommendation）技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如
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2023-10-13 23:24:08
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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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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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在现今的推荐技术和算法中，最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法。本文将带你深入了解协同过滤的秘密。下面直接进入正题.1. 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
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2024-06-05 21:17:13
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一、背景协同过滤相对于集体智慧而言，它从一定程度上保留了个体的特征，就是你的品位偏好，所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。二、模型2.1协同过滤的分类基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。简单的说就是：人以类聚，物以群分。2.1.1基于用户
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2023-10-07 13:00:24
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python实现基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协同过滤推荐算法实现原理、公式、思路在前文中已有介绍，本次不再详细描述。本文主要是使用python语言实现推荐算法，python语言有很多工具模块便于实现推荐算法，本文没有大量使用已有的机器学习模块，更多的是使用python的基础语法实现，注释详细，代码阅读性好，便于学习。python版本3
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2024-05-19 07:09:29
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协同过滤（collaborative filtering）是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性，来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征的相似性，也可以是历史浏览内容的相似性，还可以是个人通过一定机制给与某个事物的回应。比如，A和B是无话不谈的好朋友，并且都喜欢看电影，那么协同过滤会认为A和B的相似度很高，会将A喜欢但是B没有关
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2023-08-24 15:09:43
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在推荐系统众多方法中，基于用户的协同过滤推荐算法是最早诞生的，原理也较为简单。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。本文简单介绍基于用户的协同过滤算法思想以及原理，最后基于该算法实现园友的推荐，即根据你关注的人，为你推荐博客园中其他你有可能感兴趣的人。基本思想俗话说“物以类聚、人以群分”，
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2023-12-08 08:35:38
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提到ALS相信大家应该都不会觉得陌生，它是协同过滤的一种，并被集成到Spark的Mllib库中。本文就ALS的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。协同过滤？教你用Python实现协同过滤完整实现代码请参考：https://github.com/tushushu/imylu/blob/master/imylu/recommend/als.pyhttps://github.com/t
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2023-08-07 21:52:53
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协同过滤算法及python实现1.算法简介协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由： ●根据和你有共同喜好的人给你推荐 ●根据你喜欢的物品给你推荐相似物品 ●根据以上条件综合推荐 因此可以得出常用的协同过滤算法分为两种，
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2023-07-14 11:53:36
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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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本周学习内容汇报： 学习协同过滤，逻辑回归，因子分解机等传统推荐模型，熟悉了每种模型的思想以及它们的优缺点。使用MovieLens数据集用Python实现基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法和使用pytorch复现FM。python实现基于用户的的协同过滤算法算法流程：数据集处理使用MovieLens数据集 数据集中每个变量代表的意思userId : 用户 ID m
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2024-04-18 12:46:56
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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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1 初始准备清理数据，重命名列名######### Douban Ranking ##############
######### User based CF ##############Sys.setlocale(category = “LC_ALL”, locale = “Chinese”)
clean up
rm(list=ls())
library(arules)
##建立模型矩阵
d
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2024-06-04 19:20:57
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