基于协同过滤的推荐算法研究与gui设计

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1、泰迪华南杯数据挖掘竞赛论文报告基于协同过滤的推荐算法研究与GUI设计摘要：随着互联网的普及，网络资源不断丰富，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法找到自己需要的商品。协同过滤算法应运而生，帮助顾客更好地选择商品。本文分析了基于用户的最近邻推荐算法、基于物品的最近邻推荐算法和slopeone算法的性能优劣，并在此基础上使用Python的PP模块进行并行编程提高算法速度，同时也探讨了矩阵分解技术SVD对推荐算法的影响，最后用GUI设计实现推荐系统的核心构建。本文的主要内容如下：1.通过理论分析和仿真实验研究现有

2、的三种协同过滤算法，发现它们的主要特点有：（1）基于用户的最近邻推荐算法和基于物品的最近推荐算法，k近邻数选为10~50时较为恰当；相似度计算应为余弦相似度。（2）基于用户的最近邻推荐算法推荐精度较高，但实时响应时间较长；但基于物品的最近邻推荐算法是基于模型的，实时性较高。（3）Slopeone的推荐性能比基于物品的最近邻推荐算法稍微差了一些，但该算法简单高效，也备受推崇。（4）矩阵分解技术SVD在movielenz数据集中并不提高推荐精度，故谨慎使用该技术降低噪声2.在最后，本文利用Python设计了GUI界面

3、，实现了推荐系统的推荐模块功能。并且有更新数据库功能等关键词：协同过滤、slopeone、SVD、并行编程泰迪华南杯数据挖掘竞赛论文报告目录一、绪论..........................................................................................................................31.1研究背景.......................................................

4、.....................................................31.2推荐算法简述.....................................................................................................31.3论文框架.......................................................................................

5、.....................4二、协同过滤算法............................................................................................................42.1基于用户的最近邻推荐.......................................................................................42.1.1算法简介..........

6、.........................................................................................42.1.2算法表示...................................................................................................42.1.3代码分析...................................................

7、................................................62.2基于物品的最近邻推荐.......................................................................................62.3SlopOne算法.................................................................................................

8、.....62.3.1算法简介....................................................................................................62.3.2算法表示..............................................................