推薦演算法代碼
① 求基於用戶的協同過濾演算法matlab代碼
什麼是推薦演算法
推薦演算法最早在1992年就提出來了，但是火起來實際上是最近這些年的事情，因為互聯網的爆發，有了更大的數據量可以供我們使用，推薦演算法才有了很大的用武之地。
最開始，所以我們在網上找資料，都是進yahoo，然後分門別類的點進去，找到你想要的東西，這是一個人工過程，到後來，我們用google，直接搜索自己需要的內容，這些都可以比較精準的找到你想要的東西，但是，如果我自己都不知道自己要找什麼腫么辦？最典型的例子就是，如果我打開豆瓣找電影，或者我去買說，我實際上不知道我想要買什麼或者看什麼，這時候推薦系統就可以派上用場了。
推薦演算法的條件
推薦演算法從92年開始，發展到現在也有20年了，當然，也出了各種各樣的推薦演算法，但是不管怎麼樣，都繞不開幾個條件，這是推薦的基本條件
根據和你共同喜好的人來給你推薦
根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦
根據你給出的關鍵字來給你推薦，這實際上就退化成搜索演算法了
根據上面的幾種條件組合起來給你推薦
實際上，現有的條件就這些啦，至於怎麼發揮這些條件就是八仙過海各顯神通了，這么多年沉澱了一些好的演算法，今天這篇文章要講的基於用戶的協同過濾演算法就是其中的一個，這也是最早出現的推薦演算法，並且發展到今天，基本思想沒有什麼變化，無非就是在處理速度上，計算相似度的演算法上出現了一些差別而已。
基於用戶的協同過濾演算法
我們先做個詞法分析基於用戶說明這個演算法是以用戶為主體的演算法，這種以用戶為主體的演算法比較強調的是社會性的屬性，也就是說這類演算法更加強調把和你有相似愛好的其他的用戶的物品推薦給你，與之對應的是基於物品的推薦演算法，這種更加強調把和你你喜歡的物品相似的物品推薦給你。
然後就是協同過濾了，所謂協同就是大家一起幫助你啦，然後後面跟個過濾，就是大家是商量過後才把結果告訴你的，不然信息量太大了。。
所以，綜合起來說就是這么一個演算法，那些和你有相似愛好的小夥伴們一起來商量一下，然後告訴你什麼東西你會喜歡。
演算法描述
相似性計算
我們盡量不使用復雜的數學公式，一是怕大家看不懂，難理解，二是我是用mac寫的blog,公式不好畫，太麻煩了。。
所謂計算相似度，有兩個比較經典的演算法
Jaccard演算法，就是交集除以並集，詳細可以看看我這篇文章。
餘弦距離相似性演算法，這個演算法應用很廣，一般用來計算向量間的相似度，具體公式大家google一下吧，或者看看這里
各種其他演算法，比如歐氏距離演算法等等。
不管使用Jaccard還是用餘弦演算法，本質上需要做的還是求兩個向量的相似程度，使用哪種演算法完全取決於現實情況。
我們在本文中用的是餘弦距離相似性來計算兩個用戶之間的相似度。
與目標用戶最相鄰的K個用戶
我們知道，在找和你興趣愛好相似的小夥伴的時候，我們可能可以找到幾百個，但是有些是好基友，但有些只是普通朋友，那麼一般的，我們會定一個數K，和你最相似的K個小夥伴就是你的好基友了，他們的愛好可能和你的愛好相差不大，讓他們來推薦東西給你（比如肥皂）是最好不過了。
② 如何學習python語言在推薦演算法
看推薦系統實戰，把里邊的演算法都手寫一遍，里邊的代碼都是python實現的。
另外可以學習機器學習實戰這本書，還可以在實驗樓系統里做實驗。也是python的
③ 演算法推薦服務是什麼
演算法推薦服務是：在本質上，演算法是「以數學方式或者計算機代碼表達的意見」。其中，推薦系統服務就是一個信息過濾系統，幫助用戶減少因瀏覽大量無效數據而造成的時間、精力浪費。
並且在早期的研究提出了通過信息檢索和過濾的方式來解決這個問題。到了上世紀90年代中期，研究者開始通過預測用戶對推薦的物品、內容或服務的評分，試圖解決信息過載問題。推薦系統由此也作為獨立研究領域出現了。
用演算法推薦技術是指：應用演算法推薦技術，是指利用生成合成類、個性化推送類、排序精選類、檢索過濾類、調度決策類等演算法技術向用戶提供信息。
基於內容的推薦方法：根據項的相關信息（描述信息、標簽等）、用戶相關信息及用戶對項的操作行為（評論、收藏、點贊、觀看、瀏覽、點擊等），來構建推薦演算法模型。
是否推薦演算法服務會導致信息窄化的問題：
推薦技術並不是單純地「投其所好」。在一些專家看來，在推薦已知的用戶感興趣內容基礎上，如果能深入激發、滿足用戶的潛在需求，那麼演算法就能更好地滿足人對信息的多維度訴求。
在外界的印象里，個性化推薦就像漏斗一樣，會將推薦內容與用戶相匹配，傾向於向用戶推薦高度符合其偏好的內容，致使推薦的內容越來越窄化。
但與外界的固有認知相反，《報告》認為在行業實踐中，互聯網應用（特別是位於頭部的大型平台）有追求演算法多樣性的內在動力。
在對行業內代表性應用的數據分析後，《報告》發現，閱讀內容的類型數量是否夠多、所閱讀內容類型的分散程度是否夠高，與用戶是否能長期留存關聯密切，呈正相關。上述兩項指標對用戶長期留存的作用，可以與信息的展現總量、用戶的停留時長、用戶閱讀量等指標的影響相媲美。
④ 數學建模各種演算法MATLAB的編程代碼，越詳細越好
給你推薦個網站：數學中國http://www.madio.net
不過要簡單注冊一下，發發評論，就有積分了，這樣就可以下載東西，與他人交流，挺權威的數學建模網站，希望能幫到你。
演算法裡面有，給你個網址http://www.madio.net/forum.php?mod=viewthread&tid=198727
這個演算法我下載了，可以傳給你
⑤ 社交網路核心，推薦演算法有哪些
對好友推薦演算法非常熟悉，有些積累。好友推薦演算法一般可以分為下面幾類：
1、基於關系的推薦
基於關系的推薦，最近寫了一個專欄文章，具體介紹了常用演算法，可以看下有沒有幫助，傳送門：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
簡介：
a.社會網路中，三元閉包理論，以及常用推薦演算法
b.Facebook中的推薦演算法是如何做的
2、基於用戶資料的推薦
3、基於興趣的推薦
剩下兩個方面有時間再寫。
近來學習聚類，發現聚類中有一個非常有趣的方向—社交網路分析，分享一下我的大致了解。這篇只是一篇概況，並沒有太多的公式推導和代碼，基本是用人話解釋社交網路分析中的常用的幾種演算法。詳細到每個演算法的以後有空再把詳細的公式和代碼補上。
社區發現演算法，GN演算法，Louvain演算法，LPA與SLPA
Louvain演算法思想
1.不斷遍歷網路中的節點，嘗試把單個節點加入能使模塊度提升最大的社區，直到所有節點不再改變
2.將第一階段形成的一個個小的社區並為一個節點，重新構造網路。這時邊的權重為兩個節點內所有原始節點的邊權重之和。
3.重復以上兩步
LPA演算法思想：
1.初始化每個節點，並賦予唯一標簽
2.根據鄰居節點最常見的標簽更新每個節點的標簽
3.最終收斂後標簽一致的節點屬於同一社區
SLPA演算法思想：
SLPA是LPA的擴展。
1.給每個節點設置一個list存儲歷史標簽
2.每個speaker節點帶概率選擇自己標簽列表中標簽傳播給listener節點。（兩個節點互為鄰居節點）
3.節點將最熱門的標簽更新到標簽列表中
4.使用閥值去除低頻標簽，產出標簽一致的節點為社區。
⑥ 求高手提供matlab協同過濾推薦演算法的源代碼，將不勝感激!!!
自己寫吧，我畢論也是做推薦演算法的。現在正在寫基於用戶的協同過濾。已基本完工。
Github: https://github.com/qdsclove/FinalYearProjectThesis_recommendation_system
⑦ 我想用C++語言實現表情識別，有什麼推薦的演算法嗎
一般不考慮智能識別以及表情量比較少的話，可以依次給表情編號，類似關鍵字觸發，當用戶鍵入特定編號，系統自動就自動開啟執行編號查找，從而預輸出表情，確認就正式輸出。給你個提示，類似用switch，當用戶輸入編號符合預定的case，就輸出一次表情，用戶確認的時候再輸出一次。第一輸出可以用代碼實現彈窗，但不發送。第二次輸出直接輸出到對話框或者直接發送。當然你可以不用switch，只是舉個例子。實際設計演算法，不是兩三分鍾就能寫出來。只是談談我的想法，望採納。
⑧ 求高手提供matlab基於用戶的協同過濾推薦演算法的源代碼，將不勝感激!!!
自己寫吧，我畢論也是做推薦演算法的。現在正在寫基於用戶的協同過濾。已基本完工。
是否可以解決您的問題？
我估計這沒人能給出源碼 最多隻能提供點思路 這東西現在很熱門的 數據挖掘 阿里技術嘉年華里有介紹 不是個簡單的活啊
⑩ 推薦演算法有哪些
推薦演算法大致可以分為三類：基於內容的推薦演算法、協同過濾推薦演算法和基於知識的推薦演算法。 基於內容的推薦演算法，原理是用戶喜歡和自己關注過的Item在內容上類似的Item，比如你看了哈利波特I，基於內容的推薦演算法發現哈利波特II-VI，與你以前觀看的在內容上面（共有很多關鍵詞）有很大關聯性，就把後者推薦給你，這種方法可以避免Item的冷啟動問題（冷啟動：如果一個Item從沒有被關注過，其他推薦演算法則很少會去推薦，但是基於內容的推薦演算法可以分析Item之間的關系，實現推薦），弊端在於推薦的Item可能會重復，典型的就是新聞推薦，如果你看了一則關於MH370的新聞，很可能推薦的新聞和你瀏覽過的，內容一致；另外一個弊端則是對於一些多媒體的推薦（比如音樂、電影、圖片等)由於很難提內容特徵，則很難進行推薦，一種解決方式則是人工給這些Item打標簽。 協同過濾演算法，原理是用戶喜歡那些具有相似興趣的用戶喜歡過的商品，比如你的朋友喜歡電影哈利波特I，那麼就會推薦給你，這是最簡單的基於用戶的協同過濾演算法（user-based collaboratIve filtering），還有一種是基於Item的協同過濾演算法（item-based collaborative filtering），這兩種方法都是將用戶的所有數據讀入到內存中進行運算的，因此成為Memory-based Collaborative Filtering，另一種則是Model-based collaborative filtering，包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚類，SVD，Matrix Factorization等，這種方法訓練過程比較長，但是訓練完成後，推薦過程比較快。 最後一種方法是基於知識的推薦演算法，也有人將這種方法歸為基於內容的推薦，這種方法比較典型的是構建領域本體，或者是建立一定的規則，進行推薦。 混合推薦演算法，則會融合以上方法，以加權或者串聯、並聯等方式盡心融合。 當然，推薦系統還包括很多方法，其實機器學習或者數據挖掘裡面的方法，很多都可以應用在推薦系統中，比如說LR、GBDT、RF（這三種方法在一些電商推薦裡面經常用到），社交網路裡面的圖結構等，都可以說是推薦方法。