我正在推荐推荐引擎。我已经使用Python惊喜库测试了基于用户的协作过滤（CF）和基于项目的CF.但是，我想测试一种协同过滤（用户和项目）方法，其中要确定的最近邻居不是基于评级的相似性。实际上，我已经建立了用户档案和项目档案。
具体来说，我想：
用户协作过滤以吸引特定用户，查找与该用户类似的用户（基于类型配置文件与当前用户之间的相似性，然后在确定最近的典型配置文件后，我们发现k属于所识别的类型简档的最近邻居;相似性不基于评级）并且推荐那些类似用户喜欢的项目。
基于项目的协作过滤相同
这个想法是要知道对用户和项目的全面了解是否会改进推荐引擎。
有人会想到如何在Python中执行此操作吗？
Bests问候
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检查此存储库： https://github.com/ZwEin27/User-based-Collaborative-Filtering
这是在具有k个最近邻居的python中实现的。根据您的要求更改代码，然后您就可以了。