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推荐系统采用Pearson和KNN算法。

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简介：
该推荐系统融合了Pearson相关系数以及K近邻算法（KNN）的推荐策略，旨在提升推荐的准确性和个性化程度。

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  • 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。
     
  • 基于KNN算法的电影推荐系统RAR文件
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    本RAR文件包含了一个使用KNN（K-Nearest Neighbors）算法构建的电影推荐系统源代码及相关文档。通过分析用户历史观影数据，该系统可以为用户推荐相似兴趣的电影，提供个性化的观影建议。 基于KNN的电影推荐系统利用了最近邻算法来为用户推荐相似兴趣的电影。这种系统通过分析用户的观影历史和其他用户的评价数据，找到与目标用户口味相近的人群，并据此向该用户提供他们可能感兴趣的电影建议。这样的方法能够有效提升用户体验，帮助他们在海量影片中快速发现符合个人喜好的佳作。
     
  • 【Java毕业设计】基于Spring Boot和Vue的图书推荐系统（采用推荐算法）.rar
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    本项目为一款基于Spring Boot与Vue开发的图书推荐系统，运用了先进的推荐算法，旨在提供个性化书籍推荐服务。此系统结合后端数据处理能力和前端友好交互界面，优化用户阅读体验，助力读者发现更多喜爱的书籍。 本项目基于Springboot+Vue设计与实现，并已获得导师指导，适合计算机相关专业的毕业设计学生以及需要实战练习的Java学习者使用。该项目包含完整的源代码、数据库脚本、开发文档、部署视频及代码讲解视频等全套资源，可以直接应用于毕业设计。 所有功能模块均已严格调试以确保能够顺利运行。 环境要求如下： - 开发语言：Java - 框架：Springboot, Mybatis - JDK版本：1.8 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：Navicat11 - 开发软件：Eclipse/IntelliJ IDEA - Maven包管理器：Maven3.3
     
  • 常用的推荐系统算法
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    推荐系统算法是一类用于预测用户对物品的兴趣程度的技术。常用的方法包括基于协同过滤、内容基础和混合模型等策略，旨在提升用户体验与满意度。 微博、博客、音乐等常见推荐系统所用算法适合那些希望从架构师或开发人员转型到机器学习领域的人员。
     
  • Python电影推荐系统中的Apriori算法应用（推荐）
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    本文探讨了在Python开发的电影推荐系统中运用ApriorI算法的方法和效果，旨在提升个性化推荐的准确性和用户满意度。 电影智能推荐算法通过分析顾客的观影记录来判断他们对不同电影的兴趣关联程度，并据此进行精准推送。Apriori算法作为最早的关联规则挖掘方法之一，同时也是最为经典的算法，在这一过程中发挥着重要作用。它采用逐层搜索的方式迭代地寻找数据库中项目集之间的关系并生成相应的规则，其过程包括连接操作（类似于矩阵运算）和剪枝步骤（去除不必要的中间结果）。
     
  • 音乐相关的推荐算法推荐系统
    优质
    本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法，通过分析用户听歌行为与偏好，构建高效、精准的推荐系统，提升用户体验和满意度。 该压缩文件包含从零开始搭建音乐推荐系统的内容，包括模型构建与算法调参、建模与评估方法的介绍。此外，还包括基于Movielens数据集和网易云音乐数据集进行推荐预测的具体实践案例，并详细讲解了Word2vec 和Song2vec在冷启动问题及用户兴趣预测中的应用。最后还涉及使用Spark实现推荐系统的技术细节。
     
  • 音乐相关的推荐算法推荐系统
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    本研究聚焦于音乐领域的个性化推荐算法，旨在通过深度学习和协同过滤等技术，构建高效准确的音乐推荐系统，为用户提供个性化的听歌体验。 该压缩文件包括从零开始搭建音乐推荐系统模型的构建与算法调参、基于movielens数据集和网易云音乐数据的推荐预测、使用word2vec 和Song2vec实现冷启动与用户兴趣预测问题，以及基于Spark推荐系统的实现等内容。
     
  • 基于FM推荐算法的推荐系统实施.zip
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    本项目旨在探索并实现基于FM（Factorization Machine）推荐算法的推荐系统。通过深入研究用户和物品特征，优化个性化推荐效果，提升用户体验。 基于FM推荐算法的推荐系统实现.zip包含了使用因子分解机（FM）算法构建推荐系统的相关代码和资源。该文件可能包括数据预处理、模型训练以及评估等内容，旨在帮助开发者理解和应用FM在实际推荐场景中的效果。
     
  • 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。
     
  • Python电影推荐算法系统
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    Python电影推荐算法系统利用Python编程语言开发，通过分析用户观影历史和偏好，应用机器学习技术为用户精准推荐电影。 Python电影推荐系统——实现用户登录、评分及个性化推荐功能，并采用协同过滤算法。