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数据集数据集

本文主要介绍基于项目的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。

一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理一、基于项目的协同过滤推荐算法推荐原理

基于项目的协同过滤推荐算法也是推荐算法中最基础、最简单、很重要的算法，主要是根据用户对项目的某一种操作行为，构

成项目-用户操作行为矩阵，根据操作行为矩阵计算项目之间的相似度，最终为目标用户推荐目标用户有操作行为的预测评分

高的项目，作为目标用户感兴趣的项目。

二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程二、基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程

基于项目的协同过滤推荐算法推荐过程可分为三个步骤：构建项目-用户操作行为矩阵、计算项目之间似度、获取推荐结果。

1、构建项目、构建项目-用户操作行为矩阵用户操作行为矩阵

我们以用户对项目的评分数据为例，M个项目和N个用户最大有M*N条项目的评分数据，记为矩阵MN，在计算机语言中可以

通过一个二维数组来表达array[M][N]，项目用数组下标0-M表示，用户用数组下标0-N表示，矩阵MN图形如下所示（0表示用

户对项目没有评分）：

评分评分 0 1 2 3 4 5 … N

0 1 0 5 2 0 3 … 5

1 5 2 4 0 0 0 … 0

2 2 5 3 4 2 1 … 4

3 0 4 0 0 4 1 … 2

… … … … … … … … …

M 3 0 4 2 3 2 … 1

项目-用户评分矩阵可适用于项目-用户浏览记录矩阵、项目-用户浏览时长矩阵、项目-用户播放次数矩阵、项目-用户播放时长

矩阵、项目-用户收藏记录矩阵（矩阵中的数据为0没有收藏，1已收藏）等项目-用户操作行为矩阵。

2、计算项目之间相似度、计算项目之间相似度

根据项目-用户评分矩阵计算项目之间的相似度有很多种算法，例如余弦算法、修正余弦算法、person皮尔森算法、欧几里得

距离公式等算法，这些算法公式很固定，比较简单不再详述，可在百度百科中学习，其中根据项目-用户收藏记录矩阵计算项

目之间的相似度需要用到谷本系数算法，该算法主要计算项目之间是否有相同的操作行为。

3、获取推荐结果、获取推荐结果

为目标用户推荐的项目是目标用户没有评分同时预测评分高的项目，推荐的项目有预测评分，推荐项目的预测评分等于目标用

户对其他项目的评分*其他项目与推荐项目的相似度，然后乘积求和，最后乘积之和除以其他项目与推荐项目的相似度之和的

值就是推荐项目的预测评分，推荐项目的预测评分越高，目标用户对推荐的项目越感兴趣。

三、代码实现三、代码实现

本文的实现代码以movielens电影评分数据为例，java语言开发。

下载地址：https://download.csdn.net/download/u011291472/11971298

该程序仅供学习和测试使用。

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。注。

作者：linge511873822

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评论5

丛乐

2023-07-28

通过使用movielens电影评分数据集，这个文件展示了这些算法在实际场景中的应用效果，让读者更容易理解算法的作用和效果。

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