基于用户的协同过滤算法在显式、隐式反馈数据中的评估比较

目录 一、问题描述 二、算法描述 三、评价指标 四、实验结果 五、总结 一、问题描述 实现基于用户的协同过滤（UserCF）算法，以TopN的推荐方式，分别在显式和隐式反馈数据集中进行评估和比较。 实验采用Grouplens团队提供的公开数据集Movielens-latest-small，包括671个用户对9125部电影的100004条评分，并将数据以6比2的比例随机分为训练集和测试集。 隐式反馈

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