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9.5综合案例:

基于用户的协同过滤综合案例:基于用户的协同过滤以著名的数据集MovieLens

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读取数据,结果如下:users_dfmovies_dfratings_df信息爆炸导致信息过载用户需求不明确综合案例:基于用户的协同过滤Step2将评分数据表整合为打分矩阵,以'MovieID'为列,'UserID'为行综合案例:基于用户的协同过滤Step3

计算评分平均值信息爆炸导致信息过载用户需求不明确综合案例:基于用户的协同过滤Step4计算用户相似度信息爆炸导致信息过载用户需求不明确综合案例:基于用户的协同过滤Step4计算用户相似度信息爆炸导致信息过载用户需求不明确综合案例:基于用户的协同过滤Step5为物品打分综合案例:基于用户的协同过滤Step5

为物品打分结果为:信息爆炸导致信息过载用户需求不明确综合案例:基于用户的协同过滤Step6CF对用户的推荐综合案例:基于用户的协同过滤Step6CF对用户的推荐用与用户10最相近15位用户的数据,为该用户10推荐150部电影信息爆炸导致信息过载用户需求不明确综合案例:基于用户的协同过滤Step7构造模型评估函数----均方根误差和平均绝对百分比误差综合案例:基于用户的协同过滤Step8划分数据集,准备对比:综合案例:基于用户的协同过滤Step9评估不同数据集下的模型

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