Question

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！！

Answer 1

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

Answer 2

我现在也遇到了类似的问题，楼主，你要是解决了，也把那个传统的matlab源码发给我一份吧，谢谢了，我感觉都快崩溃了