【源码】基于C++和Python的大数据推荐系统

项目简介

本项目借助C++和Python语言，运用多种推荐算法（SVD、SVD++、ItemCF和UserCF）对用户行为数据展开分析与预测，以提供个性化推荐服务。此项目由Fasheng Miao、Wenbin Xu和Yuxuan Li共同完成，在课程中取得了94分的优异成绩。

项目的主要特性和功能

1. 多种推荐算法实现
   • SVD（奇异值分解）：利用矩阵分解技术预测用户对物品的评分。
   • SVD++：在SVD基础上增加用户隐式反馈信息，提升预测精度。
   • ItemCF（基于物品的协同过滤）：依据物品间的相似度进行推荐。
   • UserCF（基于用户的协同过滤）：根据用户间的相似度进行推荐。
2. 数据分析与预处理
   • 读取并处理用户评分数据，计算用户和物品的统计信息。
   • 生成包含物品评分次数的长尾数据文件，用于后续分析。
3. 模型训练与预测
   • 用训练数据训练推荐模型，通过测试数据进行预测。
   • 计算预测结果的RMSE（均方根误差），评估模型性能。
4. 图形化展示
   • 运用Python的matplotlib库绘制数据分析结果和模型性能图表。

安装使用步骤

1. 环境准备
   • 确保系统安装了C++编译器（如GCC或MSVC）和Python 3.x。
   • 安装Python依赖库：pip install matplotlib。
2. 编译C++代码
   • 进入项目源代码目录，使用C++编译器编译所有C++源文件。示例命令： bash g++ -o main main.cpp SVD.cpp DataAnalyser.cpp -std=c++11
3. 运行程序
   • 执行编译后的可执行文件，程序会自动读取训练和测试数据，进行模型训练和预测，并将结果输出到指定文件。
   • 运行Python脚本drawPic.py，生成并查看数据分析和模型性能图表。
4. 查看结果
   • 打开生成的文本文件（如result.txt）查看预测结果。
   • 查看生成的图表，分析数据分布和模型性能。

下载地址

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