为改善用户的Ｗｅｂ页面访问行为、提高访问效率，设计了一种基于贝叶斯网络的网页推荐模型及推荐算 法。通过收集和分析服务器中的描述文件和日志文件，利用Ｂａｙｅｓｉａｎ网络分析页面间的依赖关系，构建了基于贝 叶斯网络的网页推荐模型并产生推荐集。通过在Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ公司提供的网络日志数据集上做的实验，可以获得超 过８０％的准确率和覆盖率。理论分析和实验结果表明：算法能够在线实时向用户做出个性化的推荐，与已有的推 荐算法相比，算法能较快地给出推荐集，并且可以获得更高的准确率和覆盖率-T

以movielens为数据集写的TOP—N推荐系统，基于KNN算法-Write to movielens dataset TOP- N recommendation system, based on KNN algorithm

SVD算法不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。内含电影平分数据集(SVD algorithm can be used not only in feature decomposition of dimension reduction algorithm, but also in recommendation system, natural language processing and other fields. Is the c