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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