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黄凯信 huang kaixin

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项目经历

毕设题目《海量高维相似度计算》具体方式:将欧几里德空间转换为汉明距离,再用局部敏感散列hash处理。

简易电影个性化推荐系统   利用物品的协同过滤算法(itemcf)对美国电影网站movielens整理的 ml-latest-small 数据(特征: 点击率)进行训练,对训练集进行算法分析对每个用户 id生成top5个性化电影推荐列表。 利用基于行为的相似度公式构造物品相似度矩阵,并根据用户已点击的电影的相似电影的推荐系数进行 排序,选出top5进行推荐

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