推荐算法的种类推荐算法是个大的范围，里面包括了很多小的算法，具体算法分类见下：协同过滤是推荐算法中目前最主流的种类，花样繁多，在工业界已经有了很多广泛的应用。它的优点是不需要太多特定的领域知识，可以通过基于统计的机器学习算法来得到较好的推荐效果。最大的优点是工程上容易实现，可以方便应用到产品中。目前绝大多数实际应用的推荐算法都是协同过滤推荐算法。目的本实验基于开源的MovieLens数据集，此数据
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2024-05-31 13:52:52
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一 最经典的推荐算法：协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering）算法思想：物以类聚，人以群分基本的协同过滤推荐算法基于以下假设：“跟你喜好相似的人喜欢的东西你也很有可能喜欢” ：基于用户的协同过滤推荐（User-based CF）“跟你喜欢的东西相似的东西你也很有可能喜欢 ”：基于物品的协同过滤推荐（Item-based CF） 实现协同过滤推荐有以下几个步骤：找
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2023-11-05 19:14:16
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# 实现协同推荐算法的Java代码
## 1. 算法流程
协同推荐算法的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| :-: | --- |
| 1 | 加载用户评分数据和物品相似度数据 |
| 2 | 针对目标用户，计算与其相似的其他用户 |
| 3 | 根据其他用户的评分和相似度，预测目标用户未评分的物品评分 |
| 4 | 根据预测评分，为目标用户推荐物品 |
下面将逐步讲
原创
2023-09-15 16:36:24
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基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现（附源代码）一、云模型介绍 针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型概念与定量数值转换的优势，研究云模型（百度百科查看概念）的个性化推荐改进算法。 云模型所表达的概念的整体特性可以用云的数字特征来反映，云用期望、熵、超熵这3个数字特征来整体表征一个概念。二、推荐实现思路&
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2024-07-27 11:41:16
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协同过滤推荐是推荐系统广泛使用的一种技术。它的主要思想是建立用户与用户、物品与物品之间的相似性联系。并将这些转化为有意义的数据。常用语电商网站中，以为客户推荐其喜好产品为目的。主要的系统过滤推荐方式主要有以下四种： - 基于用户的协同过滤推荐 - 基于物品的协同过滤推荐 - 基于模型的协同过滤推荐 - 混合协同过滤推荐基于用户的相似性计算基于用户的相似性计算非常简单。在一个系统中，我们假设
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2023-06-08 20:14:49
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协同过滤推荐算法主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是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)。1.基于用户的协同过滤算法(us
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2023-11-26 16:51:32
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一、什么是推荐算法互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载（informationoverload）问题。解决信息超载问题的一个办法是推荐系统。推荐系统，就是通过分析用户的行为，兴趣偏好，进行个性化计算
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2024-06-22 16:26:50
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相关理论思想指导，请查看《推荐系统实践》——基于物品的协同过滤算法，本例根据以上理论思想，基于电影背景，使用python实现如下：#-*- coding: utf-8 -*-
'''''
Created on 2015-06-22
@author: Lockvictor
'''
import sys
import random
import math
import o
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2023-09-22 08:38:15
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协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）推荐算法的主要功能是预测和推荐，“人以类聚，物以群分”。可以分为两类，分别是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)。基于用户的协同过滤算法(user-based collabor
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2023-08-16 04:20:35
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协同过滤推荐算法
## 引言
随着互联网的快速发展，人们面临着越来越多的信息和选择。在这个信息爆炸的时代，推荐系统成为了帮助用户发现感兴趣内容的重要工具。协同过滤推荐算法是一种常见的推荐算法，它通过分析用户行为和兴趣，找到与用户相似的其他用户或物品，从而向用户推荐可能感兴趣的内容。
本文将介绍协同过滤推荐算法的原理和实现，并使用Java语言演示代码实例。在文章的最后，我们还将用序列图和甘特图展
原创
2023-09-05 13:56:06
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1.ItemCF：协同过滤是什么？协同过滤 (Collaborative filtering)，指的是，通过收集群体用户的偏好信息，自动化预测（过滤）个体用户可能感兴趣的内容。协同（collaborating）是群体行为，过滤（filtering）则是针对个人的行为。ItemCF：Item Collaboration Filter，基于物品的协同过滤。核心思想：itemCF算法通过计算用户的历史行
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2024-08-12 12:45:04
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1.启发式推荐算法（Memory-based algorithms）启发式推荐算法易于实现，并且推荐结果的可解释性强。启发式推荐算法又可以分为两类：基于用户的协同过滤（User-based collaborative filtering）：主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的物品，并预测目标用户对对应物品的评分，就可以找到评分最高的若干个物品推荐给用户。举个例子，李老师和闫老
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2023-06-30 10:30:34
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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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# 实现协同推荐算法JAVA
## 1. 算法简介
协同推荐算法是一种通过分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化推荐的算法。它基于用户的历史行为和其他用户的行为模式，通过计算用户相似度，找到相似用户的行为和喜好，推荐给用户可能感兴趣的物品或信息。
在JAVA中实现协同推荐算法，可以利用已有的推荐算法库，如Apache Mahout，来简化开发过程。下面将介绍实现协同推荐算法的步骤和相应的代码。
原创
2023-08-26 13:17:42
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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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上一部分介绍了《推荐系统实践》中关于推荐系统常用的一些评测指标，那么从这一部分开始，将真正进入到推荐算法部分。完整代码链接：https://github.com/Magic-Bubble/RecommendSystemPractice下面将开始本系列的第二部分——协同过滤篇。 文章目录2 协同过滤2.1 基于用户的协同过滤算法Step1: 计算用户相似度Step2: 为物品打分2.2 基于物品的协
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2024-01-07 23:11:04
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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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# 协同过滤的推荐算法及其在Java中的实现
## 引言
随着互联网的迅速发展，人们在网上可以获取大量的信息和商品。然而，由于信息过载和个人兴趣的多样性，用户往往很难找到自己感兴趣的内容和商品。为了解决这个问题，推荐系统应运而生。推荐系统是一种通过分析用户的历史行为和兴趣，向用户提供个性化推荐的系统。协同过滤是推荐系统中最常用的一种方法之一，它通过分析用户之间的相似性，向用户推荐与其兴趣相似的内
原创
2023-08-26 10:07:21
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数据集介绍训练集：实现简单的推荐，训练集只用到如下框选出的三个数据测试集：评价算法只需要如下三个框选出的数据集数据集简述：训练集可以合并为一个user_movie_train.shape = 58×1625的数据集，测试集可以合并为一个user_movie_test.shape = 58×146的数据集，两个数据集中不包含重复打分！一、推荐算法流程是什么 基于用户(user-based)的协同过滤
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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