個(gè)性化電影、圖書、音樂等推薦系統(tǒng) Movielens數(shù)據(jù)集+WEB+Canopy聚類+Kmeans聚類+協(xié)同過濾推薦+測評指標(biāo)MAE 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法 聚類算法 代碼實(shí)現(xiàn) 程序?qū)崿F(xiàn)

Movielens數(shù)據(jù)集+WEB+Canopy聚類+Kmeans聚類+協(xié)同過濾推薦+測評指標(biāo)MAE實(shí)現(xiàn)

一、實(shí)現(xiàn)原理和步驟

1、使用movielens數(shù)據(jù)集（943個(gè)用戶，1682部電影，80000條評分?jǐn)?shù)據(jù)）；

2、輸入用戶id（1-943）；

3、創(chuàng)建用戶-電影評分矩陣；

4、canopy聚類算法根據(jù)用戶評分對用戶聚類；

5、將canopy聚類結(jié)果作為kmeans聚類初始點(diǎn)，進(jìn)行kmeans聚類；

6、根據(jù)聚類結(jié)果進(jìn)行協(xié)同過濾推薦；

7、計(jì)算推薦算法測評指標(biāo)mae值；

8、本文描述項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)詳細(xì)過程看上一篇博客Movielens數(shù)據(jù)集+Canopy聚類+Kmeans聚類+協(xié)同過濾推薦+測評指標(biāo)MAE 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法 聚類算法 代碼實(shí)現(xiàn) 程序?qū)崿F(xiàn)

二、實(shí)現(xiàn)代碼

1、項(xiàng)目目錄


三、運(yùn)行結(jié)果

1、首頁

2、Canopy+Kmeans聚類結(jié)果

3、協(xié)同過濾推薦算法結(jié)果

4、推薦算法測評指標(biāo)MAE+RECALL+PRECISION

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