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文档简介

计算广告学实验报告计算广告学实验报告实验题目：Movierecommendedsystem实验内容来自1682部电影943位用户的100000条评分数据。每个用户都至少评价过20部电影。用户和项从1开始连续编号，数据被随机排序。数据格式是一个制表符分隔的列表：userid|itemid|rating|timestamp数据已经被抽样分割为train文件和test文件。多次重复抽样得到u1.train~u5.train和u1.test~u5.test.以进行交叉验证。u1.test~u5.test数据不重叠。每个作为输入的train文件得到一个推荐结果文件ui.res(i=1...5)数据格式：userid(制表符)itemid为每个用户推荐的条数不限。提供了test文件，可自行测试结果F1值。实验准备了解基于用户的协同过滤算法方面的知识。计算其他用户和你的相似度，可以使用反差表忽略一部分用户根据相似度的高低找出K个与你最相似的邻居在这些邻居喜欢的物品中，根据邻居与你的远近程度算出每一件物品的推荐度根据每一件物品的推荐度高低给你推荐物品。参考一些有价值的源代码。实验方法用java实现算法，用myeclipse工具。通过类名就知道每个类的用途。运行算法所需要的配置信息，包括读取训练集和测试集还有最近邻个数的选择都在Base.java文件中可以找到。本程序的主程序是Application.java测试使用评分程序eva.jarjava-jareva.jar[testfilename][resultfilename]实验结果测试结果：总结在推荐系统和数据分析的道路上任重而道远，我会在课下多看一些相关方面的书。这次试验对

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