基于LDA的协同过滤推荐算法 基于隐式标签,利用LDA(潜在狄利克雷分配)模型挖掘用户和物品的潜在主题分布,构建用户-物品主题矩阵,利用协同过滤算法进行推荐。 Nodejs 24 次浏览 2024-05-07
travel基于协同过滤算法的景点推荐系统.zip 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF)是一种广泛应用于推荐系统中的算法,它基于用户的行为数据来预测他们可能对未接触过的内容的喜好。在旅行景点推荐系统中,这种算法可以为用户提供个性化的旅游建议,根据他们过去喜欢的景点和其他具有相似兴趣的用户的行为来推断。在"tr Typescript 20 次浏览 2024-09-01
基于SSM框架与协同过滤算法的图书推荐系统 基于SSM框架与协同过滤算法的图书推荐系统实现 本项目使用SSM框架构建了一个图书推荐系统,并采用协同过滤算法提升推荐效果。系统主要分为用户模块、图书模块、推荐模块三个部分: 1. 用户模块: 用户可以注册、登录系统,并进行个人信息的管理,例如修改密码、浏览历史记录等。 2. 图书模块: 系统包 Java 22 次浏览 2024-07-01
基于用户协同过滤算法的个性化推荐实现 该算法是一种基于用户协同过滤的个性化推荐算法。它通过判断用户之间的相似度(使用余弦相似度算法),将相似用户喜欢的项目推荐给目标用户。该算法采用C#作为后台语言,在VS 2010开发平台上实现。 C# 30 次浏览 2024-05-19
机器学习练手项目:基于协同过滤的推荐算法 在限定范围内,假设我们有一个用户-商品的评分矩阵(1~5),每个数值代表用户对该商品的喜爱程度。如何设计一个推荐系统?这个问题的本质是对用户对商品的评分进行预测,将预测评分高的商品推荐给用户。这里我们用到的算法是协同过滤,它有两个维度: 商品维度:将与该用户喜爱的商品相似的商品推荐给用户,也就是 Python 26 次浏览 2024-07-07
基于协同过滤算法的Python+Django+MySQL电影推荐系统 该系统实现了用户登录、评分和推荐功能,采用协同过滤算法,能够基于用户的历史评分向用户推荐电影。 Python 27 次浏览 2024-06-09