Movielens數(shù)據(jù)集+Canopy聚類+Kmeans聚類+協(xié)同過濾推薦+測評指標MAE 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法 聚類算法 代碼實現(xiàn) 程序?qū)崿F(xiàn)

Movielens數(shù)據(jù)集+Canopy聚類+Kmeans聚類+協(xié)同過濾推薦+測評指標MAE實現(xiàn)

一、實現(xiàn)原理和步驟

1、使用movielens數(shù)據(jù)集（943個用戶，1682部電影，80000條評分數(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，進行kmeans聚類；

6、根據(jù)聚類結(jié)果進行協(xié)同過濾推薦；

7、計算推薦算法測評指標mae值。

二、實現(xiàn)代碼

1、項目目錄

2、項目運行主方法

3、常量數(shù)據(jù)

4、構(gòu)建用戶-項目評分矩陣

5、Canopy聚類算法

6、Kmeans聚類算法

7、協(xié)同過濾推薦算法

8、協(xié)同過濾推薦算法測評MAE值

三、運行結(jié)果

1、輸入目標用戶ID和構(gòu)建用戶-項目評分矩陣

2、Canopy聚類算法部分結(jié)果

3、Kmeans聚類算法運算過程

4、Kmeans聚類算法部分結(jié)果

5、相似度、最近鄰等結(jié)果

6、推薦結(jié)果和測評指標MAE


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