2015级推荐系统入门课程作业

作业列表

作业1：基于用户的协同过滤算法

使用 NumPy 实现基于用户的协同过滤算法，在 MovieLens 数据集（ml-100k） 上进行测试，并计算准确率、召回率、覆盖率、流行度等指标。

评分细则

1. 作业满分100分
2. 文档格式规范，过程描述清晰，加5分
3. 代码结构清晰、注释完善，加5-10分
4. 包含结果分析、可视化，加10分
5. 算法中包含有益的改进，加10分
6. 有抄袭者，抄袭者与被抄袭者总分都记为0分，总分不低于0分，不超过100分。

作业提交

1. 在组织内创建自己的Repo来进行作业的提交¹，Repo以 “18a-RecSys-姓名-年级” 的形式命名，如“18a-RecSys-李XX-2015”。

2. 每次作业以文件夹的形式在个人已创建的Repo中组织，作业文件夹以每次作业的名称命名。 并遵循下面几点：

   • 作业文件夹下应包含README文件，提供对作业内容及完成情况的简要介绍或总结。

   • 作业使用Jupyter Notebook的格式编写，文件以当前作业名称命名，其中附有作者信息， 并包含数据处理、关键数学公式、算法、代码及结果等内容，描述准确，条理清楚。

   • 作业的代码文件组织到作业文件夹下名为code的文件夹中。

   • 作业中包含的图片组织到Repo的images文件夹中。

脚注

¹ 创建Repo时指定其Owner为m-L-0，可参考Create A Repo。