基于协同过滤算法实现的图书推荐系统，基于协同过滤算法实现的图书推荐系统，基于协同过滤算法实现的图书推荐系统

大数据实训项目：Python职位推荐系统源码.zip

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带有Python的电影推荐系统 通过推荐与特定电影最相似的电影的基本推荐系统。 使用该样本来构建系统，这不是一个可靠的系统，只会告诉您哪些电影与您选择的电影更相似。

个性化音乐推荐系统的设计和研究.pdf

《基于协同过滤的旅游推荐系统的设计与实现》，用到了python语言，在pycharm中实现。系统主要包含用户的登录注册、个人信息管理、个性化推荐、景点查找、景点收藏评论和后台管理六大功能模块。

内含数据集以及算法源码适合初学者和进阶者

音乐推荐系统 这是一种无监督的学习系统，可以分析多个用户的播放列表并为用户的特定播放列表提供建议。 该模型是基于用户对用户的推荐系统。 该项目考虑的数据集是音乐分析数据集FMA，并且下面的链接中提供了数据集文件的链接。 链接到数据集 设置项目 在项目文件夹中运行setup.py文件。 它下载必要的数据集文件。 可能需要一段时间，请不要担心:)。 如果要获取音乐文件，可以从上面的链接下载它们，也可以转到此搜索所需的歌曲。 要求 建议使用至少具有8GB RAM且Intel i5核心处理器或更高处理器的系统来运行该项目。 数据集描述 所考虑的数据集是一个音乐分析数据集，它不仅包含艺术家姓名，歌曲名称等常用属性，而且还考虑并分析了音乐属性（例如回声，每分钟节拍）以提供建议。 解决问题 数据集由四个csv文件组成，每个文件都描述歌曲的特征，例如元数据，特征等。每个文件均被单独清理，并基于公共密钥（

用jaccard相似度做简单的推荐系统。适合python中文自然语言处理的学习入门者。本程序很简单的jaccard相似度，判断书籍的相似度用jaccard相似度做简单的推荐系统。适合python中文自然语言处理的学习入门者。本程序很简单的jaccard相似度，判断书籍的相似度。

举例如下：音乐推荐的两种推荐方式 第一种：基于相似用户做推荐 如何判断两个用户是相似用户？ 我们可以根据两个用户对一些随机的歌曲的喜爱程度进行相似度度量。一个用户对一首歌单曲循环记5分，分享记4分，收藏记3分，搜索记2分，听完记1分，没听过记0分，直接跳过记-1分； ​ 安静 晴天 十年 后来 你 5 3 3 0 小明4 5 2 1 那么你和小明的欧几里得距离就是 (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2=7 \sqrt{ (5-4)^2+(3-5)^2+(3-2)^2+(0-1)^2} = \sqrt{7} (5−4)2+(3−5)2+(3−2)2+(0−1)2\u200b=