基于用戶(hù)與基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法對(duì)比試驗(yàn)代碼實(shí)現(xiàn) 協(xié)同過(guò)濾推薦算法測(cè)評(píng)指標(biāo)RMSE均方根誤差 MAE平均絕對(duì)誤差
1矾麻、使用movielens數(shù)據(jù)集（943個(gè)用戶(hù)帘靡，1682部電影纯陨，80000條評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)）盒使；
2、構(gòu)建用戶(hù)-電影評(píng)分矩陣吼驶；
3惩激、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析；
4蟹演、冷啟動(dòng)推薦风钻；
5、輸入用戶(hù)id（1-943）酒请；
6骡技、基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法；
7、基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法布朦；
8囤萤、計(jì)算推薦算法測(cè)評(píng)指標(biāo)rmse值。
1涛舍、項(xiàng)目目錄
2、項(xiàng)目運(yùn)行主方法
3唆途、項(xiàng)目常量
4富雅、構(gòu)建用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣
5、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析
6肛搬、冷啟動(dòng)推薦
7没佑、基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法
8、基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法
9温赔、協(xié)同過(guò)濾推薦算法測(cè)評(píng)指標(biāo)RMSE
1、初始化
2陶贼、用戶(hù)-項(xiàng)目評(píng)分矩陣輸出
3远剩、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析結(jié)果
4、冷啟動(dòng)推薦結(jié)果
5骇窍、部分用戶(hù)相似度
6、基于用戶(hù)的協(xié)同過(guò)濾推薦算法結(jié)果
7锥余、部分項(xiàng)目相似度
8腹纳、基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾推薦算法結(jié)果與測(cè)評(píng)指標(biāo)RMSE
