movie lense的用户推荐数据，用于用户推荐系统的仿真与研究-movie lense user recommendation data, the user recommendation system for simulation and study

电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。-Movie recommendation system references a collaborative filtering algorithm recommendation engine Taste Apache Mahout provided it implements the basic use

Collaborative Filtering，基于Collaborative Filtering，建立主动为用户推荐商品的推荐系统。实现参考协同过滤算法或它的优化，实现并改进算法，计算出每个客户对未购买的商品的兴趣度，并向客户主动推荐他最感兴趣的N个商品。实验数据可以从MovieLens.com下载。要求使用至少10，000不同用户的数据，至少1000个不同的movie。-Collaborative Filtering，Based Collaborative Filtering, the in

利用协同过滤算法对movielens中的数据进行电影推荐(Collaborative filtering algorithm for movie recommendation in movielens)