搜索资源列表
svd_0.1.tar
- Netflix Prize 中的协同过滤算法 svd-Netflix Prize svd
filter
- 科学研究中常用的协同过滤算法的delphi语言实现，代码中有注视。-Commonly used in scientific research collaborative filtering algorithm delphi language, code in attention.
CF-toolkit-(1)
- 基于Matlab的推荐系统源码，来源于协同过滤算法-matlab CF
KNN
- Knn算法综述、柔性KNN算法研究、一个高效的knn分类算法、一种改进的KNN分类算法、一种优化的K最近邻协同过滤算法。-Algorithms Knn, flexible KNN algorithm, an efficient knn classification algorithm, an improved KNN classification algorithm, an optimized K-nearest neighbor collaborative filtering algorith
MySlopeOne
- 协同过滤算法matlab代码,算法本身挺简单的，建议你自己试着编一下-Collaborative filtering algorithm matlab code
mahout-math-0.4
- jar 包，里面涉及到协同过滤算法的数学运算。-Cf jar package, related with mathmatic funchtion.
ItemClusteringRecomAlg
- 针对传统推荐算法的数据稀疏性问题和推荐准确性问题，提出基于粒子群优化的项聚类推荐算法。采用粒子群优化算法产生聚类中心，在此基础上搜索目标项目的最近邻居，并产生推荐，从而提高了传统聚类算法的推荐准确性及响应速度。实验表明改进的项聚类协同过滤算法能有效提高推荐精度-Aiming at the problems that the data are sparse and the results are not accurate in traditional recommendation algorith
MLProject
- 协同过滤算法的一份文档，关于netflix项目的介绍-cf netflix
Netflix-Prize
- Netflix Prize 中的协同过滤算法 -Netflix Prize
协同过滤算法C++实现
- 一个用C++实现的典型协同过滤算法，相关度计算皮尔森相关系数，供大家参考。
基于用户的协同过滤推荐算法MATLAB
- 此代码为一个基于协同过滤的推荐算法，为基于用户的KNN协同过滤，由MATLAB实现，并计算MEA和RMSE
cross-filter
- 电影推荐系统，运用协同过滤算法，运行ex8_cofi进入主程序(The application of collaborative filtering algorithm in movie recommendation system)
machine-learning-ex8
- 吴恩达机器学习公开课第九周作业，教你如何用“协同过滤”算法实现电影推荐系统(Andrew NG machine learning open class ninth weeks assignment to teach you how to use the "collaborative filtering" algorithm to implement the movie recommendation system)
大数据_协同过滤_梯度下降
- 给定10000个用户和他们对10000个电影的评价，然后通过协同过滤或梯度下降算法，用训练集训练数据，预测出用户对未看的电影的评分，并与测试集对比验证预测结果的准确性(You can learn Chinese,and read the Chinese introduction.)
NNRec-master
- 基于自编码器的协同推荐算法，使用python实现(Collaborative recommendation algorithm based on self encoder, using Python implementation)
matlab实现ItemBaseCF算法
- 使用matlab实现了基于项目的协同过滤算法(A collaborative filtering algorithm based on project based on MATLAB is implemented)
GudongRecommendation-master
- 基于深度学习和协同过滤算法实现问卷调查内容推荐，通过深度学习中的tensflow构建项目评分矩阵，利用协同过滤算法产生推荐结果。(Based on the depth learning and collaborative filtering algorithm, the content of the questionnaire is recommended. The project score matrix is constructed through the tensflow in depth
协同过滤推荐
- 使用协同过滤算法产生推荐矩阵，进而产生推荐结果
Bayesian
- 基于贝叶斯的协同过滤算法，电影评分推荐，数据库ml-100k(Collaborative filtering algorithm)
CollaborativeFiltering-master
- 协同过滤算法的实现，基于协同过滤算法的推荐系统，在电子商务领域有着极为广泛的应用。(Collaborative Filtering)