Item CF Go: 构建电影推荐系统，运用协同过滤及余弦相似度算法，侧重于项目基础的数据分析...
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简介：
Item CF Go是一款基于Go语言开发的电影推荐系统，采用协同过滤与余弦相似度算法，专注于项目间关系的数据挖掘和个性化推荐。
推荐系统基于项目实现一个电影推荐系统，采用协同过滤算法，并使用余弦相似度作为相似性计算方法。该系统选择基于项目的数据集为movielens数据集一。
### 项目概述：
- **名称**：item_cf_go
- **语言**：golang
### 目录结构：
```
计算
计算相似度入口 cf_lib
业务主逻辑类 evaluate
计算后，如果不想重新进行计算而只想再显示一次本次的正确率等信息可以执行此程序。
运行时自动生成并保存计算结果。
## 如何使用：
1. **执行相似度计算**：
- 进入项目目录中的`calculate`文件夹
- 执行命令： `go run main.go`
2. **重新显示测试信息**：
- 进入项目目录中的`evaluate`文件夹
- 执行命令： `go run main.go`
## 版本更新记录：
- 标签：v1
使用余弦相似度算法，准确率保持在约 26.95% 至 27.63%。
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