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Collaborative Filtering，基于Collaborative Filtering，建立主动为用户推荐商品的推荐系统。实现参考协同过滤算法或它的优化，实现并改进算法，计算出每个客户对未购买的商品的兴趣度，并向客户主动推荐他最感兴趣的N个商品。实验数据可以从MovieLens.com下载。要求使用至少10，000不同用户的数据，至少1000个不同的movie。-Collaborative Filtering，Based Collaborative Filtering, the in
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这是用matlab写的协同滤波算法主程序，程序简单，易于理解。可以应用于推荐系统-It is used to write collaborative filtering algorithm matlab main program, the program is simple and easy to understand. Recommended system can be applied。。。。。。
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现在比较常用的一种给予举证分解的协同过滤算法，用于个性化推荐-Now more commonly used as a collaborative filtering algorithm decomposition give evidence for personalized recommendation
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Kalman算法示例，java实现通过Klman对GPS点进行过滤，实现平滑-Kalman algorithm example, trajectory filtering by Kalman filtering useing java
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Python实现协同过滤算法，即Collaborative Filtering(CF)，数据集为MovieLens电影推荐和书籍推荐数据集-Python implementation of collaborative filtering algorithm, namely Collaborative Filtering (CF), the data set is recommended MovieLens movie and book recommendations datasets
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