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搜索资源列表

  1. [Mahout.in.Action(2011)].Sean.Owen.文字版.pdf

  2. Mahout in Action 英文版全书415页。 Mahout是一个Apache的开源机器学习项目。该算法属于广阔的 “机器学习”,或“集体智慧的伞形结构。这就可以代表很多东西,但此时此刻,我们关心Mahout的主要部分是：协同过滤（CF）/推荐引擎（recommender）,聚类（clustering）和分类（classification）。 它具有很强的扩展性。当被处理的非常巨大的数据量，对单个机器来说可能太巨大以至于无法完成时，Mahout旨在成为处理数据的机器学习工具。在它当前的

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2012-02-16
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：coolbole

  1. 协同过滤推荐算法java实现

  2. 本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，需要别的数据集可以根据自己需要添加，只需修改Base.java文件中的配置即可，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-05-14
    • 文件大小：564224
    • 提供者：frankcheng5143

  1. 推荐算法的JAVA实现

  2. 使用JAVA编程来实现协同过滤的推荐算法

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-09-03
    • 文件大小：88064
    • 提供者：huoyunxia2009

  1. 协同过滤推荐算法Java实现

  2. 本资源是推荐系统中最基本的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-05-19
    • 文件大小：564224
    • 提供者：qq_15618989

  1. 协同过滤算法java实现

  2. 本资源是推荐系统中最基本的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2016-10-26
    • 文件大小：564224
    • 提供者：pang_hailong

  1. 协同过滤推荐JAVA源码

  2. 基于用户的协同过滤算法 JAVA实现

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-01-15
    • 文件大小：813056
    • 提供者：sssffdgh

  1. 协同过滤推荐算法java实现

  2. 协同过滤推荐算法java实现，最简单的例子解释协同过滤算法，只要稍微有点基础的人都能看懂

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-06-30
    • 文件大小：564224
    • 提供者：u012859835

  1. 基于mahout的协同过滤算法实现

  2. 基于mahout的协同过滤，个性化推荐算法实现。源码是java，可单机运行

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-11-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：serisboy

  1. 基于用户协同过滤算法代码实现Java

  2. 基本的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试

  3. 所属分类：Java

  1. Java机器学习.pdf

  2. 机器学习是人工智能的一个分支，它在算法与数据的协助下，让计算机像人类一样学习和行 动。针对给定的数据集，机器学习算法会学习数据的不同属性，并对以后可能遇到的数据属性进 行推断。 本书教你如何使用Java创建并实现机器学习算法，既有基础概念的讲解，也有示例供你学习。 当然，还会介绍一些常用的机器学习库，如Weka、 Apache Mahout、 Mallet等。阅读本书后，你 将懂得如何为特定问题选择合适的机器学习方法，以及如何比较与评估不同技术的优劣。书中还 会讲解性能提升技术，包括输入预处理

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_35409106

  1. 基于dfa的敏感词过滤的小商城系统，我自己开发的。。莫得版权问题哇，为啥不通过

  2. 本科毕业设计基于dfa的敏感词过滤的小商城系统，并且使用了部分协同过滤中的推荐物品的算法，java自行实现了一部分。可联系QQ邮箱：1115479227qq.com 请注明查看来源以及目的。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：qq_37862123

  1. java实现协同过滤算法，并附带测试集

  2. 基于java实现协同过滤算法，并附带测试集，假设用户喜欢跟他过去喜欢的物品相似的物品 ，历史上相似的物品在未来也相似 ，给定用户u，找到他过去喜欢的物品的集合R(u). ， 把和R(u)相似的物品推荐给u.

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：qq_37267359

  1. JavaWeb实现协同过滤推荐算法的电影推荐系统

  2. 项目完整可用，配合压缩包内数据库可直接运行使用。 eclipse+mysql5.7+jdk1.8 功能：推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。 根据如何抽取参考特征，我们可以将推

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：u012998306

  1. Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例

  2. 主要介绍了Java编程实现基于用户的协同过滤推荐算法代码示例，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-28
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38639237

  1. 协同过滤推荐算法java实现

  2. 本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，需要别的数据集可以根据自己需要添加，只需修改Base.java文件中的配置即可，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-09-07
    • 文件大小：563200
    • 提供者：alwgg

  1. Spark平台下基于协同过滤算法的实时电影推荐系统源代码

  2. 基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题解决。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：262144000
    • 提供者：IronmanJay

  1. 协同过滤推荐算法java实现

  2. 本资源是推荐系统中最基本且最精但的协同过滤推荐算法实现，包括数据集，以及算法的评价指标MAE的计算，数据集采用MovieLens中两个数据集进行测试，需要别的数据集可以根据自己需要添加，只需修改Base.java文件中的配置即可，本程序配备一个readme文件，里面有程序的运行介绍，程序注释详细，希望对大家有帮助。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2020-12-27
    • 文件大小：563200
    • 提供者：downk

  1. 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理、过程、代码实现 Canopy聚类算法 KMeans+Canopy聚类算法 聚类算法程序实现 KMEans聚类算法代码java

  2. 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中，作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一，一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法推荐原理 KMeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用、最重要的聚类算法。KMeans聚类算法首先需要确定N个初始中心点，初始中心点的选择对聚类结果影响很大，常用的初始中心点的选择有随机选择、自定义、采用Canopy聚类算法结果作为初始中心点，然后是重复遍历点与簇中心的距离，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：502784
    • 提供者：weixin_38522253