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Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE 基于用户的协同过滤推荐算法 聚类算法 代码实现 程序实现

Movielens数据集+Canopy聚类+Kmeans聚类+协同过滤推荐+测评指标MAE实现

一、实现原理和步骤

1、使用movielens数据集（943个用户，1682部电影，80000条评分数据）；

2、输入用户id（1-943）；

3、创建用户-电影评分矩阵；

4、canopy聚类算法根据用户评分对用户聚类；

5、将canopy聚类结果作为kmeans聚类初始点，进行kmeans聚类；

6、根据聚类结果进行协同过滤推荐；

7、计算推荐算法测评指标mae值。

二、实现代码

1、项目目录

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2、项目运行主方法

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3、常量数据

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4、构建用户-项目评分矩阵

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5、Canopy聚类算法

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6、Kmeans聚类算法

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7、协同过滤推荐算法

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8、协同过滤推荐算法测评MAE值

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三、运行结果

1、输入目标用户ID和构建用户-项目评分矩阵

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2、Canopy聚类算法部分结果

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3、Kmeans聚类算法运算过程

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4、Kmeans聚类算法部分结果

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5、相似度、最近邻等结果

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6、推荐结果和测评指标MAE


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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他