CF4J：用于Java的协同过滤库
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2024-02-05 v1
摘要
推荐系统（RS）提供了缓解信息过载问题的相关工具。大量研究人员发表了数百篇论文以改进RS的不同特性。建议使用简化RS研究人员工作的RS框架：a）设计和实现推荐方法，b）加快实验执行时间。在本文中，我们介绍CF4J，一个旨在进行基于协同过滤的RS研究实验的Java库。CF4J是为研究人员而设计的。它允许：a）读取RS数据集，b）完全且轻松地访问数据以及中间或最终结果，c）扩展其主要功能，d）并发执行实现的方法，以及e）通过质量度量对实现进行彻底评估。总之，CF4J作为一个专门为研究试错过程设计的库。
引用
@article{arxiv.2402.01008,
title = {CF4J: Collaborative Filtering for Java},
author = {Fernando Ortega and Bo Zhu and Jesus Bobadilla and Antonio Hernando},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01008},
year = {2024}
}