文件是基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现，包含MovieLens数据集中的ml-100k数据集，开发环境是Python2.7.代码是我按照《推荐系统实践》里面的公式写的完整程序，并添加了中文注释。

基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现

主要为大家详细介绍了python基于物品协同过滤算法实现代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本次测试基于MovieLens数据集实现的基于物品的协同过滤，目前只是在小样本上实现，主要问题是计算太耗内存，后期代码继续优化与完善。 数据集说明：movies.dat中数据是用户对电影的评分。数据格式：UserID::MovieID::Rating::Timestamp。 代码 import pandas as pd import numpy as np import math import os import time import datetime os.chdir(r'f:\zxx