文件名称:
Memory-based-collaborative-filtering:高效的协同过滤算法实现-推荐系统-源码
开发工具:
文件大小: 521kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明:基于内存的协作过滤
包含基于用户的CF( ),基于项目的CF( )健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集
基于用户的协作过滤器
K = 25运行时间:1s RMSE:0.940611 MAE:0.884748。
基于内存的算法易于实现,并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于,它无法适应实际情况,也无法解决众所周知的冷启动问题,即当新用户或新项目进入系统时。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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