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MovieLens数据，通过计算余弦相似度，Python语言构建的一个简单协同过滤推荐系统，并给出RMSE等测评结果-Based MovieLens data by calculating the cosine similarity, Python language to build a simple collaborative filtering systems, and the like are given RMSE uation results

数据挖掘，推荐系统，堆叠降噪自编码器，逻辑回归(Data mining, recommender systems, stack noise reduction, self coder, logic regression)