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推荐算法 / 推荐系统

UserCF 协同过滤推荐

比较三种相似度，选择邻居数量并评估电影推荐效果。

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实验目的

实现基于用户的协同过滤，比较余弦、Jaccard 与 Pearson 相似度。

实现要点

  1. 使用 MovieLens 100K 评分数据，在验证集选参，再在独立测试集评估。
  2. 比较 Precision@10、Recall@10、覆盖率与运行时间，并保留热门电影基线。
  3. 提供原报告与优化版报告，方便追溯实验版本；复现实验请按说明下载数据。

运行结果

验证集参数比较
图 1　验证集参数比较 下载截图 ↓
用户规模与运行时间
图 2　用户规模与运行时间 下载截图 ↓

报告与附件

优化版 Word 报告 ↓原版 Word 报告 ↓完整实验文件 ↓复现说明 ↓