ECE271B_Group3:第3组的ECE271B项目 源码

ECE 271B:购物建议 在过去的几十年中,由于我们生活中信息的不断增加,推荐系统已成为热门话题。 这是解决信息超载问题的一种重要方法,已应用于许多领域,例如在线商店的产品推荐器和社交媒体平台的内容推荐器。 在这项工作中,引入了两种算法来解决Amazon美食推荐问题,即协同过滤和潜在因子模型。 这些算法用于预测用户对产品的评分,并为用户生成推荐列表。 最后显示了两个模型的结果。 楷模 协同过滤器(CF) 基于用户的CF 基于项目的CF 潜在因素模型 实作 数据