基于用户的协同过滤算法

本文数据集和代码参考该博客：https://blog.csdn.net/qq_25948717/article/details/81839463html 算法思想：算法 1. 找到与目标用户兴趣类似的用户集合,计算用户——电影矩阵的行向量之间的欧式距离（或者皮尔逊系数、余弦类似度）app 2. 找到这个集合中用户喜欢的、而且目标用户没有据说过的物品推荐给目标用户ide 数据集：   ml-late

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