基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用 程序代码_协同滤波在哪些网站又运用

本文主要介绍基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用和实现。

一、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用

目前商用的推荐机制都为混合式推荐，将用户标签、用户属性、项目属性、用户操作行为、聚类算法、基于用户、基于项目、基于内容等混合推荐。
协同过滤推荐算法在网站中应用非常广泛，比如：电子商务网站、购物系统、个性化音乐网站、电影网站、图书网站、新闻网站等等。

二、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的应用

作者实现了协同过滤推荐算法在音乐网站中的应用，登录用户可以对音乐进行评分、收藏、添加到自定义歌单、评分、播放音乐等操作，并根据用户的评分、收藏、播放音乐记录进行混合推荐，同时新用户首次登录后选择兴趣标签，根据用户的兴趣标签推荐音乐解决冷启动问题。

三、基于用户/项目的协同过滤推荐算法在推荐系统中的代码实现

本文的实现的音乐推荐系统是爬取网易云音乐网站中的数据为例，java语言开发。需要源代码的朋友可以留言或者私信。

作者专业长期研究各种协同过滤推荐算法，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新不同的协同过滤推荐算法，欢迎关注。