1、创建Maven项目
2、导入Mahout依赖
3、下载电影评分数据
下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/
数据类别：7.2万用户对1万部电影的百万级评价和10万个标签数据。
本例数据：本例中只需要使用评分数据
4、编写基于用户的推荐
5、编写基于物品的推荐
6、评估推荐模型
7、获取推荐的查准率和查全率
146 Mahout协同过滤算法编程（IDEA）
2023-11-01
41
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简介：
146 Mahout协同过滤算法编程（IDEA）
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Java入门高频考查算法逻辑基础知识3-编程篇（超详细18题1.8万字参考编程实现）
解决这类问题时，建议采取下面的步骤：
理解数学原理：确保你懂得基本的数学公式和法则，这对于制定解决方案至关重要。
优化算法：了解时间复杂度和空间复杂度，并寻找优化的机会。特别注意避免不必要的重复计算。
代码实践：多编写实践代码，并确保你的代码是高效、清晰且稳健的。
错误检查和测试：要为你的代码编写测试案例，测试标准的、边缘情况以及异常输入。
进行复杂问题简化：面对复杂的问题时，先尝试简化问题，然后逐步分析和解决。
沟通和解释：在编写代码的时候清晰地沟通你的思路，不仅要写出正确的代码，还要能向面试官解释你的
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基于遗传优化的协同过滤推荐算法matlab仿真
该内容是关于推荐系统和算法的描述。使用Matlab2022a执行的算法生成了推荐商品ID列表，显示了协同过滤在个性化推荐中的应用。用户兴趣模型通过获取用户信息并建立数学模型来提高推荐性能。程序片段展示了遗传算法(GA)的迭代过程，确定支持度阈值，并基于关联规则生成推荐商品ID。最终结果是推荐的商品ID列表，显示了算法的收敛和支持值。
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