基于协同过滤算法的电影推荐系统

mffss1 2012-05-04 10:40:16

1、资源名称：基于协同过滤算法的电影推荐系统
2、资源分类：开发技术
3、资源ID：3358441
4、推荐理由：java编程的推荐系统常用的算法可以参考借鉴
5、资源地址：http://download.csdn.net/detail/lpj123456/3358441

...全文

1825 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

老白猫 2012-07-17

打赏
举报

回复

好家伙萌楼主

基于spark的电影推荐系统数据集

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。

基于协同过滤算法的图书推荐系统是基于Java Web，Mysql数据库的电影推荐系统。本系统支持三种协同过滤算法：1.基于用户的协同过滤算法2.基于物品的协同过滤算法3.基于评分的协同过滤算法（Slope One）基于协同过滤算法的图书推荐系统是基于Java Web，Mysql数据库的电影推荐系统。本系统支持三种协同过滤算法：1.基于用户的协同过滤算法2.基于物品的协同过滤算法3.基于评分的协同过滤算法（Slope One）

2020年张志军在《基于协同过滤算法和强化学习的电影推荐系统》文章中提出了一种全新的电影推荐框架叫做CF-DQN推荐框架,它是基于协同过滤算法的改进的强化学习的电影推荐框架,用于实时的电影推荐。

协同过滤（Collaborative Filtering, CF）是一种基于用户行为数据的推荐算法，广泛应用于推荐系统中。协同过滤算法通过分析用户的历史行为（如评分、点击、购买记录等）来预测用户可能感兴趣的物品。其核心思想是“物以类聚，人以群分”：如果两个用户在过去有相似的行为，那么他们在未来也可能有相似的偏好。

《新程序员》

6,958

社区成员

4,213

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他其他

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章