基于项目和用户的协同过滤

基于项目和用户的协同过滤。数据保存在ga.mat文件中，其中ga为struct结构，即ga.train为训练集，ga.test 为测试集，我这里用的是movielens 数据集，在下载这个数据集的网站上面，已经将数据集 分为了测试集和训练集，我用的就是他们网上的这个版本，只不过是将他们存在了一个ga.mat 数据集里。 我们知道不论是基于项目还是基于用户的协同过滤，都需要计算相互之间的距离，或者说是相似度， 然后这个计算时off-line的，这意味着我们需要事先计算好，然后保存在.mat文件中，以备测试时 使用。这几个矩阵也非常大，所以我没办法传到论坛上，但是大家可以自己用SimilitudItems.m这个 函数来计算。 实验所用数据为MovieLens – a web-based movies recommender system with 43,000 users & over 3500 movies. 保存在ga.mat文件用，由于ga.test测试集过于庞大，全部用来计算的话耗时庞大，所以每次计算时随机选择部分，具体函数的使用请参照probar.m。 <

ga.mat
probar.m
readme.txt
SimilitudItems.m
一些PDF文件
Collaborative_Filtering.pdf
document.pdf
item based collaborative fiter.pdf
ItemBasedCollaborativeFiltering_Sarvar.pdf
CF.asv
CF.m
CollaFilter.m
CollaFilterUser.m
dibujar.m