研究论文基于WUM和RBFN的协同过滤推荐方法探讨

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

基于 Spark 的电影推荐系统.zip 是个还不错的资源，适合想深入了解推荐系统原理、顺便动手练练 Spark 的你。讲得挺系统，从数据清洗、模型训练到实时推荐都有覆盖。用的核心是协同过滤，算是推荐算法里比较经典的做法。Spark 的 MLlib用起来还蛮顺的，大规模评分数据也不在话下。整体思路清晰，代码也不复杂，跑通之后你会对推荐系统的实现有个比较扎实的理解。评分数据预部分讲得挺细，比如怎么用DataFrame缺失值、转时间戳。完了就可以搞User-Based CF或者Item-Based CF，两种方式都提到了，配合实际需求灵活切换就行。训练环节支持调参数，比如相似度怎么选、邻居数 K设

基于 Spark 的推荐系统源码挺适合做复杂项目练手的，整个架构比较完整，前后端全链路基本都覆盖到了。前端用的是AngularJS 2，虽然版本偏早，但上手快，逻辑清晰。 推荐逻辑用的是协同过滤算法，比如 ALS 和 LFM 这些老牌选手，搭配深度学习的监督学习方法，还加了梯度下降来调优效果。你要是想搞清楚推荐背后的逻辑，看看这个项目挺合适。 MongoDB存储用户和电影数据，Redis负责缓存热点内容，响应也快。ElasticSearch搞全文搜索，那种“你喜欢”式的推荐查找就靠它了。搜索结果出来得挺快，不用担心卡顿。 数据流用的是Kafka，缓存消息挺稳的。Flume搞日志采集，Spark

基于 Hadoop 的大数据项目，协同过滤算法做得还挺实在的。数据量一大，传统方法容易卡壳，用上 Hadoop 的分布式就顺多了，MapReduce 的任务拆分也挺清晰。你如果搞过新闻推荐场景，应该能体会到用户兴趣变化快，这套思路能动态适配，挺贴地气的。 新闻平台的实时推荐，靠的就是协同过滤里的“你喜欢的别人也喜欢”。项目用的是UserCF和ItemCF的混搭，既考虑用户行为，也兼顾内容相似度，推荐出的结果更靠谱。系统构建上，Hadoop配合MapReduce任务流转，整个流程压测下来还挺稳。 另外，这项目不仅仅是代码，文档也比较全，像如何清洗新闻数据、怎么划分训练集测试集、权重怎么调，都说得

确保图书推荐系统在运行时能够顺利工作。

这是一个关于数据库课程设计和毕业设计的文档，涉及使用Java和Vue构建的SSM架构以及MySQL数据库。

视频推荐系统依据用户的点击、点赞和收藏行为进行推荐，其中基于物品的协同过滤算法是一种有效的推荐方法。

平台上的个性化推荐功能简直是神技，利用大数据学习者的行为，推荐的资源精确到让人惊讶。你会觉得，怎么做到这么精准呢？其实就是通过知识图谱与协同过滤推荐算法的结合，利用学生的学习数据为其量身定制学习资源。这种方式有效避免了资源过载和学习迷航的问题，不仅提升了学习体验，还能大幅提升学习效果。更重要的是，平台的推荐准确率已经突破了 90%，让学生真的可以按自己的节奏高效学习。你如果也想了解如何实现类似的推荐系统，可以参考这些相关资源哦。

协同过滤算法（CF）在推荐系统中面临数据稀疏性和可伸缩性问题。提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），定义了用户项类别偏好比率（UICPR）并计算UICPR矩阵。CPCKCF算法以Canopy算法为前置步骤，并将其输出作为K-means算法的输入，用于用户数据的聚类和近邻用户预测得分。实验结果基于MovieLens数据集显示，与传统基于用户的协同过滤算法相比，CPCKCF算法提高了计算效率和推荐精度约2.81%。