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2021-04-24 11:11:15 427KB 系统开源
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2021-04-23 14:14:26 778KB AI
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本资源是对2021年收录于ACM的最新POI论文的精准翻译,并且经过严谨排版,公式整齐,保证阅读流畅无障碍。对不喜欢看英文文献或想节约时间的小伙伴强烈推荐!!!
2021-04-20 10:01:41 1.40MB 英文翻译 论文翻译 兴趣点推荐 POI推荐
论文Next Point-of-Interest Recommendation with Temporal and Multi-level Context Attention的代码和数据集
2021-04-16 14:07:56 25KB poi 机器学习
[目录] 小说推荐系统 代码 RecSys_CountVectorizer.ipynb:词频统计后计算余弦相似度。 RecSys_Word2Vec.ipynb:PySpark Word2Vec再计算余弦相似度 数据 存储于data文件夹下。 爬虫获取笔趣阁上的一万部小说信息,如标题,作者,字数,简介信息等。 结果 存储于results文件夹下 CountVectorizer结果 Word2Vec结果
2021-04-14 22:07:24 3.98MB 系统开源
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职位推荐 职位推荐系统
2021-03-25 18:29:25 959KB 系统开源
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MovieLens1M基于深度学习的电影推荐系统 使用MovieLens1M数据集(数据可以从下载),实现自动编码器(AE),可变自动编码器(VAE),BERT提取电影名特征3种方法,对评分矩阵进行耦合,继而对用户做出推荐。 代码建议在Google Colab环境下运行,代码中的目录请根据自己的实际目录进行修改。 本代码主目录和子目录如下: / content / drive / Movie_lens / --------- ml-1m(包含数据集的文件夹) ---------自动编码器.ipynb ---------基于BERT的recommender.ipynb 1个型号: 1.1自动编码器 1.2可变自动编码器 1.3基于BERT 2实验结果: 2.1自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.2变分自动编码器的训练损失和验证损失的MSE 2.3基于BERT的训练损失和测试损失的M
2021-03-25 01:32:20 6.57MB 系统开源
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数据集 要使用的数据集如下: : 职位发布数据集 特征提取和预处理 要运行文件,请从给定的链接下载堆栈溢出数据集,并将其放置在/ data / user_preprocessing文件夹中。 用户配置文件的特征提取和预处理由feature_extraction_user_a.ipynb和feature_extraction_user_b.ipynb完成。 提取的功能已经在/ data / user_preprocessing文件夹中。 协同过滤模型 要运行文件,请从给定链接下载堆栈溢出数据集和作业发布数据集,并将其放置在/ data / collaborative过滤文件夹中。 运行协同过滤.ipynb,以基于基于内容的建议检查CF建议的输出。 基于内容的过滤模型 为了运行基于内容的过滤模型: 需要安装以下模块spacy nltk sklearn scipy 请下载上面提到的两个
2021-03-17 20:03:36 118.37MB 系统开源
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