Python编写的应用于推荐系统的算法实例，涵盖协同过滤（用户与物品）及基于内容的推荐算法

简介：
本项目通过Python实现推荐系统中的经典算法，包括用户和物品间的协同过滤以及基于内容的推荐方法，为个性化推荐提供解决方案。 本段落主要介绍协同过滤推荐算法（包括基于用户和基于物品的算法）以及基于内容的推荐算法实例。其中，协同过滤推荐算法以电影推荐为例，在MoviesLens-100k数据集上进行实现。该数据集包含943个用户对精选的1682部电影给出的10万条评分记录。通过Python编程语言来实施基于用户相似度和基于物品相似度的协同过滤算法，从而完成电影推荐任务。 另外，文中还介绍了另一种推荐系统——基于内容的菜品推荐方法，该方法根据不同菜肴之间的特性进行分析，并找出具有高度相似性的菜品来进行推荐。这种数据集包括了每道菜的名字及其特征信息等细节。同样地，实现这一功能也采用了Python编程语言来编写代码。 以上就是本段落的主要内容概述，详细的技术流程和示例会在接下来的章节中逐一展开介绍。