From bac220914cea88a2d474120a83747ae45b6a0975 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?=E5=86=AC=E5=A4=9C=E5=A4=9A=E6=BC=AB=E9=95=BF?= Date: Sun, 25 Jul 2021 11:31:48 +0800 Subject: [PATCH] Update README.txt --- README.txt | 6 +++++- 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.txt b/README.txt index 7d81d95..a917f14 100644 --- a/README.txt +++ b/README.txt @@ -1,3 +1,7 @@ 本项目提供了实现一个推荐系统的完整流程，包括数据、算法、实验、结果评价。 项目用到的数据集已经上传至本人博客。 -项目实现了基础的CF算法，包括ItemCF和UserCF以及改进的两种方法，并且提供了结合K-Means和社会人口统计信息的相似度计算方法，此方法解决了常见的冷启动问题。此外，对于处理流行与冷门商品方面，采取John S.BREESE在《Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collborative Filtering》中提到的方法，并且进行了改进。此外，实现了对用户兴趣变化情况跟踪的算法，根据用户的兴趣变化速率，实现最接近用户当下兴趣的推荐。 +项目实现了基础的CF算法，包括ItemCF和UserCF以及改进的两种方法， +并且提供了结合K-Means和社会人口统计信息的相似度计算方法，此方法解决了常见的冷启动问题。 +此外，对于处理流行与冷门商品方面， +采取John S.BREESE在《Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collborative Filtering》中提到的方法， +并且进行了改进。此外，实现了对用户兴趣变化情况跟踪的算法，根据用户的兴趣变化速率，实现最接近用户当下兴趣的推荐。 -- GitLab