含测试集的推荐算法项目，思路清晰、流程完整，适合刚入门推荐系统的你。讲得挺细，从数据预、模型训练一直到评估优化，啥环节都不落下。像User-based CF、Item-based CF、矩阵分解这些经典算法，也都有提到，还结合了实际应用场景，讲得挺接地气。

训练集+测试集的结构对新手来说友好，不光能训练模型，还能立马验证效果。指标方面也没藏着掖着，像Precision@K、Recall@K、NDCG这些都列出来了，蛮方便对比调优的。哪怕你只是想简单试试，也能快速上手。

另外，它还贴心整理了 10 个相关资源，覆盖Spark、Django、Hadoop、电商推荐、K12 教育等不同方向，挺全的，挑个感兴趣的就能深入下去。如果你平时写推荐系统，或者准备搞毕业设计，这套内容蛮值得一看。

小建议：数据集切分的时候别偷懒，交叉验证虽然麻烦点，但效果更稳。如果你还在用纯User-based，可以考虑混合模型，多坑都能绕过去哦~