使用movielens-100k测试UserBasedCF与ItemBasedCF并可视化结果
2017-06-11 07:29
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概述
毕业设计选题自拟了个电影推荐系统，参考项亮的《推荐系统实践》和网络上的代码的UBCF和IBCF代码，使用movielens-100k数据集进行推荐测试和不同K值下推荐算法的精度、召回率、覆盖率、流行度计算并使用matplotlib库进行可视化结果。代码流程图
代码目录结构
代码
http://git.oschina.net/pangPython/irecmovie
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