摘要：
Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示） Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法，算法很简单，主要是将距离最近的点聚到一起，不断遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合，通过最近距离和遍历次数来控制输出最终... 阅读全文
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基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现（基于用户推荐、基于项目推荐、基于SlopeOne算法推荐、基于SVD算法推荐、加权混合推荐） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、javascript、jquer... 阅读全文
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基于文本内容的协同过滤推荐算法单机版代码实现 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7。 二、实现过程 借鉴hashmap算法找出可以hash的key值，因为我们使用的simhash是局部敏感哈希，这个算法的特点是只要相似的字符串只有个别的... 阅读全文
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基于项目的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出电影-用户评分矩阵模型、项目相似度、推荐结果、平均绝对误差MAE） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义电影-用户评分矩阵。通过二维数... 阅读全文
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基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现 一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤 1、构建用户-电影评分矩阵： public Object readFile(String fileName){ List user = n... 阅读全文
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基于用户评分和用户属性的协同过滤混合推荐算法实现 一、基于用户评分的协同过滤推荐算法 实现步骤： 1、构建用户-电影评分矩阵（movielens数据集），如下图： 2、计算目标用户与其他用户的相似度，如下图： 3、获取KNN个最近邻，如下图： 4、计算推... 阅读全文
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基于云模型的协同过滤推荐算法代码实现（附源代码） 一、云模型介绍 针对传统推荐系统数据稀疏、相似性计算方法导致共同评分用户少的问题，提出利用云模型概念与定量数值转换的优势，研究云模型（百度百科查看概念）的个性化推荐改进算法。 云模型所表达的概念... 阅读全文
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基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、mahout API、movielens数据集。 二、实... 阅读全文
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基于用户的协同过滤推荐算法WEB版代码实现 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、servlet、javascript、jquery、bootstrap、mahout API、movielens数据集。 二、开发... 阅读全文
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基于用户的协同过滤推荐算法 基于用户的协同过滤推荐算法实现原理及实现代码一、基于用户的协同过滤推荐算法实现原理二、基于用户的协同过... 阅读全文