搜索资源列表
CF-toolkit-(1)
- 基于Matlab的推荐系统源码，来源于协同过滤算法-matlab CF
ItemClusteringRecomAlg
- 针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题，提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心，在此基础上搜索目标项目的最近邻居，并产生推荐，从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度-Aiming at the problems that the data are sparse and the results are not accurate in traditional recommendation algorith
cf
- 协同过滤推荐算法综述 cf netflix-cf netflix
Recommend-system-for-movie
- 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
CF-recommendation-algorithm
- 简单协同过滤推荐算法的实现代码，希望对大家有用-Simple collaborative filtering recommendation algorithm implementation code, I hope useful
pnn-(2)
- 皮尔逊相关系数的协同过滤算法，基于用户相似度的推荐算法。-pearon K-nn
recommender-
- 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
基于用户的协同过滤推荐算法MATLAB
- 此代码为一个基于协同过滤的推荐算法，为基于用户的KNN协同过滤，由MATLAB实现，并计算MEA和RMSE
UserCF
- 推荐算法，基于用户的协同过滤算法，python 实现，简单快速。-recommend algorithm ,collaborate filter algorithm based on user ,python implement.simply and fast
cf_matrix-decomposition
- 现在比较常用的一种给予举证分解的协同过滤算法，用于个性化推荐-Now more commonly used as a collaborative filtering algorithm decomposition give evidence for personalized recommendation
cf
- 现在比较常用的一种传统的协同过滤算法，用于个性化推荐 最基础的-Now more commonly used as a traditional collaborative filtering algorithms for the most basic personalized recommendation
cross-filter
- 电影推荐系统，运用协同过滤算法，运行ex8_cofi进入主程序(The application of collaborative filtering algorithm in movie recommendation system)
machine-learning-ex8
- 吴恩达机器学习公开课第九周作业，教你如何用“协同过滤”算法实现电影推荐系统(Andrew NG machine learning open class ninth weeks assignment to teach you how to use the "collaborative filtering" algorithm to implement the movie recommendation system)
NNRec-master
- 基于自编码器的协同推荐算法，使用python实现(Collaborative recommendation algorithm based on self encoder, using Python implementation)
SVDRecommenderSystem-master
- 实现了推荐算法，协同过滤、基于内容的推荐算法、奇异值分解。(Implementation of recommendation algorithm, collaborative filtering, singular value decomposition and so on.)
GudongRecommendation-master
- 基于深度学习和协同过滤算法实现问卷调查内容推荐，通过深度学习中的tensflow构建项目评分矩阵，利用协同过滤算法产生推荐结果。(Based on the depth learning and collaborative filtering algorithm, the content of the questionnaire is recommended. The project score matrix is constructed through the tensflow in depth
recommend-system-master
- 协同过滤算法实现推荐过程，其中产生了协同过滤推荐矩阵，通过矩阵计算推荐数据(generate recommend result through ITEMCF)
协同过滤推荐
- 使用协同过滤算法产生推荐矩阵，进而产生推荐结果
Bayesian
- 基于贝叶斯的协同过滤算法，电影评分推荐，数据库ml-100k(Collaborative filtering algorithm)
CollaborativeFiltering-master
- 协同过滤算法的实现，基于协同过滤算法的推荐系统，在电子商务领域有着极为广泛的应用。(Collaborative Filtering)