压缩文件中包含一下列表：
1，movielens 公开实验数据集(推荐系统研究经常用到~)
2，模拟预测评分的python代码（python3.x）
希望对大家学习有所帮助。有问题可以邮箱联系。
2019-12-21 20:06:25
4.53MB
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推荐系统中矩阵分解被最广泛的应用，本项目采用python并在数据集Movielens 100K上进行实现。
2019-12-21 19:57:38
746KB
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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）
2019-12-21 19:57:16
5KB
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matlab实现基于项目的协同过滤算法，可学会如何处理movielens数据集，绝对可用。博客地址http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4456757.html
2019-12-21 19:55:19
563KB
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