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Python实现基于ItemCF算法的推荐系统

在现实生活中，我们随处可见各种形式的推荐系统。如何在众多商品中找到用户可能感兴趣的商品，是推荐系统所要解决的问题。其中，ItemCF算法是一种经典的推荐算法，基于物品之间的相似度来进行推荐。本文将介绍如何使用Python实现基于ItemCF算法的推荐系统，并提供完整源代码。

1.数据准备

首先，我们需要准备推荐系统所需的数据。这里使用的是MovieLens数据集，包含电影ID、用户ID和评分信息。可以通过以下代码下载数据集：

import urllib.request

url = 'http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k/u.data'
file_name = 'u.data'

urllib.request.urlretrieve(url, file_name)

下载完成后，我们可以通过panda