物品推荐算法源码示例_python商品推荐算法

文章目录：

• 1、求高手提供matlab基于用户的协同过滤推荐算法的源代码，将不胜感激!!!
• 2、推荐算法中有哪些常用排序算法?
• 3、基于物品和基于用户的协作型过滤推荐算法分别有何优劣？能否具体举例一下国内互联网在这方面的应用场景？
• 4、求大神用C#写个完整的背包问题的算法Demo,附上全部源代码,菜鸟勿入,具体要求如下
• 5、背包动态规划算法怎么输出选择了哪个物品，将选择的物品一一输出，怎么写代码
• 6、基于内容的推荐算法给每个人建立模型么

求高手提供matlab基于用户的协同过滤推荐算法的源代码，将不胜感激!!!

自己写吧，我毕论也是做推荐算法的。现在正在写基于用户的协同过滤。已基本完工。

是否可以解决您的问题？

推荐算法中有哪些常用排序算法?

外排序、内排序、插入类排序、直接插入排序、希尔排序、选择类排序。

推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西，应用推荐算法比较好的地方主要是网络。所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。

在基于内容的推荐系统中，项目或对象是通过相关特征的属性来定义的，系统基于用户评价对象的特征、学习用户的兴趣，考察用户资料与待预测项目的匹配程度。用户的资料模型取决于所用的学习方法，常用的有决策树、神经网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料需要有用户的历史数据，用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。

基于内容的推荐与基于人口统计学的推荐有类似的地方，只不过系统评估的中心转到了物品本身，使用物品本身的相似度而不是用户的相似度来进行推荐。

基于物品和基于用户的协作型过滤推荐算法分别有何优劣？能否具体举例一下国内互联网在这方面的应用场景？

“对于稀疏数据集（例如delicious书签，小众群体收藏），基于物品的过滤方法通常要优于基于用户的过滤方法，而对于密集数据集而言，两者的效果几乎是一样的”--摘自《集体智慧编程》

求大神用C#写个完整的背包问题的算法Demo,附上全部源代码,菜鸟勿入,具体要求如下

没什么难度，和我以前开发的码垛机器人程序差不多。

       public Liststring[] Goods = new Liststring[] { };//定义Goods

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            while (dataGridView1.Rows.Count  0)//删除dataGridView1中所有行（也算是初始化）

            {

                DataGridViewRow row = new DataGridViewRow();

                row.CreateCells(dataGridView1);

                dataGridView1.Rows.RemoveAt(0);

            }

        List: string[] strArr = { name.Text.ToString(), size.Text.ToString(), value.Text.ToString(), Count.Text.ToString() };//重新赋予strArr新数据

        Goods.Add(strArr);//加入列表中

        label5.Text = Goods.Count.ToString();//输出列表元素总数

        int sizeTotal = 0;

        float total = 0;

        for (int i = 0; i  Goods.Count; i++) //列举Goods列表中所有元素

        {

            //开始取出Goods中每个元素的数据

           int row = dataGridView1.Rows.Add();

           dataGridView1["id", row].Value = i.ToString();

           dataGridView1["name1", row].Value = Goods[i][0].ToString();

           dataGridView1["size1", row].Value = Goods[i][1].ToString();

           dataGridView1["value1", row].Value = Goods[i][2].ToString();

           dataGridView1["count1", row].Value = Goods[i][3].ToString();

            sizeTotal+=int.Parse(Goods[i][1].ToString());//同时计算空间

            total += float.Parse(Goods[i][2].ToString());//同时计算价值

        }

        label8.Text = sizeTotal.ToString();//输出空间利用率

        label10.Text = total.ToString();////输出总价值

        }

背包动态规划算法怎么输出选择了哪个物品，将选择的物品一一输出，怎么写代码

抽象之后问题转化为求一个最优化数组，x1，x2，...，xn的0-1序列

具体的步骤：

定义v[i，w]为把前i个物体中的若干个，放到容量为w的背包里产生的最大价值

wi为第i个物品的大小

vi为第i个物品的价值

1）v[0,w] = 0, 背包里面没有东西，背包容量为w, 价值为0

2）v[i, 0] = 0, 背包容量为0，不论i为多少，价值均为0

3）对于第i个物品有两种选择，放进背包或者不放

如果wi w, 即背包容量不够放进第i个物品 v[i,w] = v[i-1,w];

如果wi= w, 即背包容量还可以放进第i个物品，可以选择放或者不放，选择的标准就是让总价值最大

v[i,w] = max( v[i-1,w], ( v[i-1, w - wi ] + vi ) );

同时，记录v[i,w]的x1、x2、x3...xn的值（每个是0或者1）。这里需要用一个三维数组保存了。

不知道lz看懂没有

基于内容的推荐算法给每个人建立模型么

1、为每个物品（Item）构建一个物品的属性资料（Item Profile）

2、为每个用户（User）构建一个用户的喜好资料（User Profile）

3、计算用户喜好资料与物品属性资料的相似度，相似度高意味着用户可能喜欢这个物品，相似度低往往意味着用户不喜欢这个物品。

选择一个想要推荐的用户“U”，针对用户U遍历一遍物品集合，计算出每个物品与用户U的相似度，选出相似度最高的k个物品，将他们推荐给用户U——大功告成！

下面将详细介绍一下Item Profiles和User Profiles。