基于项目的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出电影-用户评分矩阵模型、项目相似度、推荐结果、平均绝对误差MAE） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义电影-用户评分矩阵。通过二维数组存放电影-用户评分数据，代码如下图： 2、计算电影之间的相似度。采用余弦算法计算电影之间的相似度，代码如下图： 3、定

基于用户的协同过滤推荐算法单机版代码实现（包含输出用户-评分矩阵模型、用户间相似度、最近邻居、推荐结果、平均绝对误差MAE、查准率、召回率） 一、开发工具及使用技术 MyEclipse10、jdk1.7、mahout API、movielens数据集。 二、实现过程 1、定义用户-电影评分矩阵： /**  * 用户-电影评分矩阵工具类  */ public class DataMo

残差平方和（RSS） 等同于SSE（误差项平方和） 实际值与预测值之间差的平方之和。 MSE: Mean Squared Error 均方误差是RSS的期望值（或均值）; MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。 RMSE 均方根误差:均方根误差是均方误差的算术平方根 MAE :Mean Absolute Error 平均绝对误差是绝对