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协同过滤算法源码，基于项目的相似度计算，用于个性化推荐-Collaborative Filtering Algorithm source code
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data mining project consisting of three types of classification algos--content based,knowledge based and collaborative filtering
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基于协同过滤推荐的电影推荐系统源码（JAVA）-Movie recommendation based on collaborative filtering recommender system source code (Java)
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个性化推荐系统的程序，采用的是基于协同过滤的方法，自己做了方法改进，用到了信息熵公式-Program of personalized recommendation system using the method based on collaborative filtering methods improved, used information entropy formula
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基于协同过滤的音乐推荐系统，未包含数据库内容-Music recommendation system based on collaborative filtering, does not contain the contents of the database
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基于内容的推荐算法的实现，使用movielens数据集，JAVA语言-Content-based recommendation algorithm implementation, use movielens data set, the Java language
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slope one 协同过滤算法的简单实现方法，使用JAVA语言-slope one simple implementation of collaborative filtering algorithm using JAVA language
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本系统在Myeclipse下可以直接运行,选取了原上传代码中的一个算法进行分析运算。
上传文件中有该系统的相关说明。建议大家去Mahout官网查看详细说明。
先前上传的代码是在ANT下运行http://download.csdn.net/source/3358441
电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于
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java开发的基于协同过滤的电影推荐系统-java，movies recommended system based on collaborative filtering
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java开发的各种基于协同过滤推荐算法的代码综述-various algorithm with collaborative filtering
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推荐系统实战代码 movielens数据集-Recommended system code movielens actual data sets
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基于用户的推荐算法，还行吧，可以看看，分享给大家-User-based recommendation algorithm, okay, you can look for everyone to share
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CF 协同过滤，使用java实现的协同过滤推荐系统-CF collaborative filtering, using java to achieve collaborative filtering recommendation system
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u1.base和u1.test为训练集和测试集，分别来自MovieLens数据集，
本程序只是很简单的基于用户的协同过滤算法
运行算法所需要的配置信息，包括读取训练集和测试集还有最近邻个数的选择都在Base.java文件中可以找到
本程序的主程序是Application.java
仅供参考，希望对大家有帮助-Collaborative Filtering
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用javascr ipt脚本实现基于用户的协同过滤算法-Javascr ipt scr ipts with user-based collaborative filtering algorithm
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MLlib 是spark 机器学习的库，它的目标是使机器学习算法能更容易上手。这个库包含通用学习算法和工具集，包括：分类，回归，聚类，协同过滤，降维，以及深层优化策略和上层管道API（pipeline）.-MLlib is spark machine learning library, which aims to make a machine learning algorithm can be more easy to use. This library contains a common se
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推荐系统，java实现，feature similarity based recommendation
and collaborative filtering based recommendation- U63A8 u8350 u7CFB u7EDF uFF0Cjava u5B9E u73B0 uFF0Cfeature similarity based recommendation and comprom filtering based recommendation
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基于协同过滤算法的购物网站的实现，实现个性化商品推荐(Implementation of shopping website based on collaborative filtering algorithm)
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