推荐系统 资源专区

Java 1 积分

Java实现的用户协同过滤推荐系统

应用背景 本程序是基于java实现的基于用户的协同过滤算法,算法很简单,由于网上关于代码实现的资料很少, 所以资料主要目的是提供一个供大家参考的资料,仅供参考. 关

推荐系统 协同过滤 Java

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C/C++/VC++ 1 积分

UserCF协同过滤推荐算法C++实现

基于用户的协调过滤推荐算法iserCF 的visual c++ 的实现代码，MovieLens数据集。

协同过滤 推荐系统 UserCF

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C/C++/VC++ 1 积分

基于C++的数据相似性计算与预处理工具

应用背景简单地数据处理，计算两组数据间的相似性，应用在推荐系统的数据处理中，其他方向的数据处理也适用，比较简单易学，供学习交流。关键技术用C++语言实现的简单数据处理，在很多研究方

C++ 数据处理 相似性计算

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C/C++/VC++ 1 积分

C++数据相似性计算工具

应用背景简单地数据处理，计算两组数据间的相似性，应用在推荐系统的数据处理中，其他方向的数据处理也适用，比较简单易学，供学习交流。关键技术用C++语言实现的简单数据处理，在很多研究方

C++ 数据处理 相似性计算

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Python 1 积分

基于K-Means的Python用户推荐系统

基于用户的推荐系统，利用python简洁的特点，利用k近邻算法，进行用户推荐，压缩包里包含代码和所用数据。

推荐系统 K-Means Python

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Python 1 积分

基于社交网络的个性化推荐系统

融合社交网络的个性化推荐系统，python代码，输入用户号即可得到推荐的熟悉用户，以及推荐的电影。

个性化推荐 社交网络 Python

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HTML/CSS 1 积分

Expedia知识分享与推荐系统

这是 Expedia 的用户是通过创建文章分享知识更加疯狂。Expedia 具有更多的和一般类型的功能，而且不刺激像维基百科。它具有用户友好的界面，并建议用户输入他们的积极性。如果

知识分享 推荐系统 用户生成内容

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Java 1 积分

Netflix电影推荐系统示例

这个最好的示例推荐系统 Netflix Netflix要求您为电影评分，以确定哪些电影，你会希望看到。虽然它可以很容易地为电影评分，并不会返回巨大列表，有太多的重复的结果和意见给

Netflix 推荐系统 电影评分

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Java 1 积分

移动社交网络隐私保护匹配方案

移动社交网络（的MSN）使用户能够发现并与双方现有和潜在的朋友互动网络空间和在现实世界中。虽然移动社交网络应用给我们带来很多方便，隐私担忧成为主要的安全问题阻碍了其广泛收养。在本文

移动社交网络 隐私保护 朋友匹配

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Java 1 积分

协同过滤算法开发框架

这是协同过滤算法方向最近论文提到的方法所有实现，包括基于内存(SLOPE-ONE,基于用户，基于物品，加入时间，加入信任)，基于模型的（PMF,BMF），文件包括各类算法，是我们师

协同过滤 推荐系统 算法实现

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Java 1 积分

电影推荐系统：基于协同过滤算法

协同过滤算法对目标用户产生推荐： 收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息，计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推

电影推荐 协同过滤 推荐系统

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Java 1 积分

Recommender101：Java离线推荐系统实验框架

Recommender101 是一个重量轻，使用方便的框架编写的 Java 进行离线试验 推荐系统 （RS）。它为用户提供了各种度量标准和共同的评价策略，以及 一些示例推

推荐系统 Java 离线实验

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