基于电影评分和用户属性的协同过滤混合推荐算法实现（附源代码）_混合式推荐算法源码

作者：笔触狂放9 | 2024-02-21 11:58:56

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混合式推荐算法源码

基于用户评分和用户属性的协同过滤混合推荐算法实现

一、基于用户评分的协同过滤推荐算法

实现步骤：

1、构建用户-电影评分矩阵（movielens数据集），如下图：

2、计算目标用户与其他用户的相似度，如下图：

3、获取KNN个最近邻，如下图：

4、计算推荐结果，如下图：

二、基于用户评分的协同过滤推荐算法

实现步骤：

1、构建用户-性别矩阵（movielens数据集），用户属性可以是多个，如下图：

2、计算目标用户与其他用户的相似度，如下图：

3、获取KNN个最近邻，如下图：

4、获取推荐结果。查询目标用户中没有评分的，同时最近邻中有评分的电影，并付默认值。

三、加权混合推荐

首先将两种算法的预测值*加权并相加，然后将加权后的预测值进行冒泡排序，最后根据预测值大小得到前N个推荐电影。

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