文件是基于物品的协同过滤算法itemCF原理及python代码实现，包含MovieLens数据集中的ml-100k数据集，开发环境是Python2.7.代码是我按照《推荐系统实践》里面的公式写的完整程序，并添加了中文注释。
2024/8/8 4:40:51
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基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
2024/7/24 17:27:45
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该资源是基于物品的协同过滤算法，使用的是spark2.x环境，需要自己配置好环境，数据需要自己找，根据代码中的sql语句创建字段即可。
环境配置好可以直接运行
环境配置好可以直接运行
2024/6/8 7:51:25
1.19MB
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我的目的是有个网上商城，里面有很多商品，某个用户在浏览一些商品后系统根据用户的浏览记录再结合其它广大用户的偏好记录，应用基于物品的协同过滤算法，为这个用户推荐合乎情理的其它商品，目的在于加深对算法的理解及更直观的展示算法的成果
2024/1/6 17:42:06
24.69MB
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我的目的是有个网上商城，里面有很多商品，某个用户在浏览一些商品后系统根据用户的浏览记录再结合其它广大用户的偏好记录，应用基于物品的协同过滤算法，为这个用户推荐合乎情理的其它商品，目的在于加深对算法的理解及更直观的展示算法的成果
2023/11/3 21:33:25
24.69MB
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基于web端的个性化电影推荐系统设计与实现（源代码），采用Apache+Php+MySql框架，通过协同过滤算法对数据集进行训练，最终得到的结果存储到数据库中，web页面调用进行展示。
2023/8/28 13:27:15
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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