文件名称：Movie-Recommendation-System
文件大小：190KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-30 17:54:36
collaborative-filtering recommendation-system k-nearest-neighbours movie-recommendation-system JupyterNotebook
电影推荐系统 这是用于使用K最近邻居模型基于协作过滤构建推荐系统的代码。 概述 推荐算法基本上有3种 基于内容的过滤-查找具有“相似”属性的产品 协同过滤-查找“相似”用户喜欢的产品 协会规则学习-查找互补产品 但是，此建议基于协作过滤，该过滤使用易于捕获的用户行为数据。 评分数据使用矩阵表示，其中用户沿着行，产品沿着列。 空白单元格代表看不见产品的等级。 通过使用已经填入评分矩阵的值，可以使用不同的方法来填充空白单元，例如最近邻居模型，潜在因子分析等。 但是，我们将使用Neareset邻居模型，该模型使用距离量度来度量用户的相似性。 例如： M1 M2 M3 M4 M5 U1 3 4 -- -- 5 U2 1个 -- -- -- 3 U3 4 4 -- 5 4 U4 3 5 3 4 5 在这里，用户1看过电影1、2、5，但没有看
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Movie-Recommendation-System-master
----rating matrix.PNG(87KB)
----Movie Recommendation.ipynb(57KB)
----steps.PNG(99KB)
----README.md(2KB)