协同过滤是推荐系统中最有效的方法之一，推荐算法评分预测的精确性受到最近邻居的提取以及项目或用户相似度计算的两个关键点的影响。根据用户行为相似性原理，采用最大交集法提取与当前项目共同评分最多的邻居作为最佳邻居候选集，同时提出了加权余弦相似性方法对相似度进行计算，并采用粒子群优化算法（PSO）对权重进行优化求解。实验结果表明，采用上述方法相对于传统方法来说，能较好地改善评分预测的精确度，有效地提高推荐系统的推荐质量。
2021-09-22 13:48:59
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基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中，作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一，一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。
一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理
KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点，初始中心点的选择对聚类结果影响很大，常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点，然后是重复遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心点，可设置遍历次数和点与簇中心的最小距离影响聚类结果。
聚类的数据可以是一维数组、二
2021-08-12 14:35:49
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本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。
一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理
基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。
二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程
基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程可分为四个步骤：构建用户-项目操作行为矩阵、计算用户之间似度、得到目标用户
2021-06-25 02:43:43
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操作说明：
1、解压下载的CollaborativeFilteringBasedItem压缩文件
2、操作系统中需装java jdk1.7或者以上版本
3、点击start.bat，在运行过程中，输出推荐结果和mae值
2021-05-08 15:59:31
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随着微博用户数量的上升，微博信息量成倍增长，基于冗杂的微博信息向微博用户快速推荐感兴趣的好友是不容 回避的技术问题。针对这一问题，基于微博大数据，以Hadoop 为平台，HBase为基础，MapReduce为编程框架，提出了基于Apriori算法与 Item-based协同过滤算法的组合算法，并构建了推荐好友系统。该系统通过Apriori算法对冗杂的微博内容 记录进行频繁项集的计算，得出能表达用户喜好的标签，以提升系统的时间性能;通过Item-based算法对标签进行匹配推 荐，以缩短系统的推荐时间以及资源占用率。为了验证所构建系统的有效性和可靠性，分别进行了两组对比实验，第一组 实验为添加了Apriori算法的协同过滤算法与传统协同过滤算法在时间性能方面的对比测试，第二组实验则为Apriori算法 混合Item-based协同过滤算法与混合K-means 算法的对比测试。实验结果表明，在庞大的微博容量下，与传统协同过滤 算法相比，所提出算法的运行时间缩短了24%～44%;与混合 K-means 聚类算法相比，所提出算法在算法运行时间和CPU占用率均有1.2～1.5倍的提升。可见，提出
2021-05-07 21:09:02
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