基于Matlab的线性规划代码及推荐系统-Pearson相似度等算法实现

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简介：
本项目利用MATLAB实现了线性规划及其相关代码，并结合Pearson相似度算法构建了基础推荐系统。适合初学者学习和实践。线性规划的MATLAB代码RecommenderSystems主要用于编写推荐系统中的常用算法，并提供这些算法在MATLAB环境下的实现方式。这其中包括了Pearson相似度计算、基于用户的UserCF算法、基于物品的ItemCF算法、slopeone方法，以及TopN推荐等技术，同时还涵盖了MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和topN推荐准确率及覆盖率的计算代码。这些MATLAB代码有些是两年前编写的，在规范性和效率方面可能有待改进。当前它们被保存在这里以便于将来参考使用时能方便地回顾或更新。在编写协同过滤算法相关代码的过程中，有几个关键参数需要注意： - 推荐系统研究通常依赖离线实验进行，并且涉及大量可调参量。 - 不同的研究者可能会选择不同的固定值来改进他们的模型，这意味着很难完全复制某篇论文中的结果。例如，在数据集划分、测试与训练样本的比率、随机分割策略的选择等方面可能存在差异。 - 由于传统公式存在缺陷（如可能导致无穷大或为零的情况），因此需要对这些情况进行特殊处理。 - 还有近邻数量和推荐列表长度等参数设置，所有这些都是影响实验结果的重要因素。当调整任何一个上述提到的关键变量时，都会导致最终的实验数据产生显著变化。

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基于Matlab的线性规划代码及推荐系统-Pearson相似度等算法实现

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本项目利用MATLAB实现了线性规划及其相关代码，并结合Pearson相似度算法构建了基础推荐系统。适合初学者学习和实践。线性规划的MATLAB代码RecommenderSystems主要用于编写推荐系统中的常用算法，并提供这些算法在MATLAB环境下的实现方式。这其中包括了Pearson相似度计算、基于用户的UserCF算法、基于物品的ItemCF算法、slopeone方法，以及TopN推荐等技术，同时还涵盖了MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和topN推荐准确率及覆盖率的计算代码。这些MATLAB代码有些是两年前编写的，在规范性和效率方面可能有待改进。当前它们被保存在这里以便于将来参考使用时能方便地回顾或更新。在编写协同过滤算法相关代码的过程中，有几个关键参数需要注意： - 推荐系统研究通常依赖离线实验进行，并且涉及大量可调参量。 - 不同的研究者可能会选择不同的固定值来改进他们的模型，这意味着很难完全复制某篇论文中的结果。例如，在数据集划分、测试与训练样本的比率、随机分割策略的选择等方面可能存在差异。 - 由于传统公式存在缺陷（如可能导致无穷大或为零的情况），因此需要对这些情况进行特殊处理。 - 还有近邻数量和推荐列表长度等参数设置，所有这些都是影响实验结果的重要因素。当调整任何一个上述提到的关键变量时，都会导致最终的实验数据产生显著变化。

基于Pearson和KNN的推荐系统推荐

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本研究提出了一种结合Pearson相关系数与K-Nearest Neighbors(KNN)算法的协同过滤推荐方法，旨在提升个性化推荐系统的准确性和用户满意度。通过分析用户间兴趣相似度及行为数据，优化了推荐内容的相关性与多样性，有效解决了冷启动和稀疏性问题。推荐系统可以使用Pearson相关系数和KNN算法来实现。这两种方法能够有效地分析用户偏好并进行个性化推荐。PEARSON相关系数通过计算两个变量之间的线性关系强度来进行相似度衡量，而KNN则根据与目标用户的相似程度找出最近的邻居，并基于这些邻居的行为预测目标用户可能的兴趣或行为模式。

电影推荐：基于用户相似性和物品相似性的协同过滤算法实现

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本影片推荐系统采用先进的协同过滤算法，结合用户与项目间的双重相似性分析，精准预测用户兴趣，提升个性化推荐体验。 MovieRecommendation基于Python3实现电影推荐系统，使用的是MovieLens官方数据集【见data.txt】。该系统采用基于用户的协同过滤算法UserCF进行推荐，关于UserCF的思想可以参考相关博客的介绍；同时也可以查阅有关基于项目的协同过滤算法ItemCF的相关资料来了解推荐系统的更多信息。

基于MATLAB的相似度计算代码及SSIM算法的IDL实现

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本项目致力于开发一套在MATLAB环境下运行的相似度计算工具包，并实现了SSIM算法在IDL语言中的应用，旨在提供一种高效的图像质量评估解决方案。这是用于计算两个图像之间的结构相似性（SSIM）索引的算法实现。该代码是基于Christiaan Boersma博士的研究工作移植到Matlab版本的实现： --- Boersma，C.，Bregman，J.，Allamandola，LJ，“跨越反射星云、H ii地区和行星状星云的多环芳烃的电荷状态”，2018年，《天体物理学杂志》，第858卷第67页。 --- 使用此代码时，请参考： --- Wang，Z.，Bovik，AC，Sheikh，HR，Simoncelli，EP，“图像质量评估：从错误可见性到结构相似性”，2004年，《IEEE Transactions on Image Processing》，第13卷600页。 --- 请注意，Python中scikit-image包在其指标模块中提供了SSIM算法的实现。输入项： - img1：要比较的第一张图片。 - img2：正在比较的第二张图片。 - K：SSIM索引公式中的常量（请参考上述文献）。默认值为K=[0.01, 0.03]。 - window：用于统计的本地窗口（请参阅上述文献）。默认窗。

基于文本内容相似度的协同过滤推荐算法实现

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本研究提出一种基于文本内容相似度的协同过滤推荐算法，通过分析用户对物品的内容评价，提高推荐系统的准确性和个性化程度。 1. 解压下载的CollaborativeFilteringBasedText压缩文件。 2. 操作系统需要安装Java JDK 1.7或以上版本。 3. 运行start.bat文件，在执行过程中会输出文本之间的距离和相似度。

基于用户相似性的协同过滤推荐算法

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本研究探讨了一种利用用户相似性进行商品或服务推荐的方法，通过分析用户行为数据来预测并推荐用户可能感兴趣的内容。协同过滤推荐算法通过分析用户的喜好，在海量数据资源中为用户推荐感兴趣的内容，在电子商务领域得到了广泛应用。然而，当这种算法应用于社交网络时，传统的评价指标与相似度计算的重点发生了变化，导致了效率降低和准确性下降的问题，进而影响到社交网络中的交友推荐满意度。针对这一问题，引入了一个新的概念——用户相似度，并定义了在社交网络中衡量属性相似度的方法及相应的构成与计算方式。在此基础上提出了一种改进的协同过滤算法，并提供了评估推荐质量和提升用户体验的新方法。实验结果显示：这种改进后的算法能够有效提高社交网络中的推荐准确性和效率，从而全面增强用户的满意度。

基于遗传算法的非线性规划Matlab实现

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本研究利用遗传算法在MATLAB平台实现了对非线性规划问题的有效求解，探索了该方法的优化性能与应用前景。遗传算法GA可以用于求解非线性规划及线性规划问题，并且可以通过Matlab编写相应的程序。提供一个应用实例后，只需稍作修改就可以适应不同的优化需求。

C++实现单纯形法解决线性规划问题（推荐）

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本文章介绍如何使用C++编程语言实现单纯形算法，用于求解各类线性规划问题。通过该方法读者能够理解和应用优化理论中的核心技巧。适合对运筹学和编程感兴趣的读者参考学习。在本程序中，默认该线性规划问题存在最优解。针对此问题： ```cpp #include using namespace std; int check(float *sigma, int m) { for (int i = 1; i <= m ; i++) { if (sigma[i] > 0) { return 0; } } return 1; } // 此程序已经将线性规划问题转化为标准型，并默认存在最优解 int main(int argc, char* argv[]) { // 数据输入部分 int m, n; cout << 请输入参数m和n：; } ```

C++实现单纯形法解决线性规划问题（推荐）

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本文章介绍了如何使用C++编程语言来实现单纯形算法，以有效地解决各种线性规划问题。提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用该方法。适合希望在实际项目中运用数学优化技术的程序员阅读。本段落主要介绍了使用C++实现单纯形法解决线性规划问题的方法，并通过实例代码详细讲解了相关知识，对学习或工作具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考此文。

基于关联规则的个性化推荐算法系统

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本系统采用先进的关联规则分析技术，旨在为用户提供个性化的推荐服务。通过深入挖掘用户行为数据，发现隐藏模式和偏好，从而实现精准推荐，提升用户体验。基于数据挖掘中的关联规则理论，并从应用角度出发设计了一套相关产品推荐系统ARecom，旨在实现电子购物中的个性化服务。针对直接影响整体算法效率的频繁大项集生成步骤，通过大量数据分析比较了三种典型的算法，在此基础上提出了适用于电子商务相关推荐系统的完整算法模型。