我现在在使用MATLAB编程做基于协同过滤的推荐算法研究的毕业设计可是根据传统的基于用户的协同过滤用MATLAB
编程在Movielens数据集上的传统算法的推荐结果很差，MAE值为3.4左右这显然误差是很大的可是其他文献中的传统算法的MAE都基本在0.9-1.1左右为什么我得出的M...
编程在Movielens数据集上的传统算法的推荐结果很差，MAE值为3.4左右这显然误差是很大的可是其他文献中的传统算法的MAE都基本在0.9-1.1左右 为什么我得出的MAE值那么大呢，我是按照用皮尔逊相关系数计算相似度然后通过对每个用户与其他用户的相似度排序来寻找最近邻居最后产生推荐的 可是结果为什么那么差呢 请高手指点下吧！！
展开
2个回答
展开全部
请百度
我的帖子"基于项目和用户协同过滤系统"中源码
这句话，发这个帖子的楼主对这方面的内容挺熟悉的，可以咨询他
我的帖子"基于项目和用户协同过滤系统"中源码
这句话，发这个帖子的楼主对这方面的内容挺熟悉的，可以咨询他
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是？
光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件...
点击进入详情页
本回答由光点科技提供
推荐律师服务：
若未解决您的问题，请您详细描述您的问题，通过百度律临进行免费专业咨询
