推荐数据集-音乐推荐

《推荐系统实践》这本书，在标签推荐那一章节，用到的数据集delicious.dat

推荐引擎 描述 recommendation_engines作品与MovieTweetings数据，以提供用户与电影推荐。 我们探讨了三种类型的推荐系统：基于知识的协作过滤和基于内容的推荐系统： 基于知识 使用有关符合用户规范的项目的知识来推荐项目。 协同过滤 基于使用用户项目交互的协作。 基于内容 使用有关项目的信息来查找项目相似性。 通常相似之处与项目描述或目的有关。 依存关系 crash_response_pipelines需要： NumPy 大熊猫 进度条 资料夹说明 包含原始数据和清理的数据。 档案说明 Jupyter笔记本用于数据处理。 从文件夹中的movies.dat和ratings.dat中提取数据，转换数据，并将其加载到movies_clean.csv和reviews_clean.csv（也存储在文件夹中）中。 Jupyter笔记本，用于基于知识的电影推荐

推荐系统实例 前言 本项目代码是在看项亮的《推荐系统实践》时的练习代码，16年上传的第一版代码结构比较随意，为了对得起这几十个星星，特地取代一遍。 目录 基于协同过滤（UserCF）的模型 基于隐语义（LFM）的模型 基于图（PersonalRank）的模型 快速开始 请自行下载数据（ 数据预处理 python manage.py预处理 模型运行 python manage.py [cf / lfm / prank] 其他和博客 博客： : 历史版本 2018.07.01 重构user_cf，lfm代码 2018.07.02 重构personal_rank代码

api:原料药

基于安卓平台的电影推荐系统的实现，王薪宇，，目前市面上有很多提供电影资讯的app,也有一些擅长音乐推荐的app。本文开发了一个基于安卓平台的能够推荐电影的app。本文用到的算法�

An AP-Based Shilling Attack Detector for Collaborative Filtering Recommendation Systems

A Broad Learning Approach for Context-Aware Mobile Application Recommendation

There are lots of issues existing in traditional collaborative filtering recommendation,.such as data scarcities, cold start, recommendation accuracy and.timeliness. And how to improve the efficiency and quality of recommendation is a.key problem in collaborative recommendation. In the traditional collaborative filtering.algorithms, the rating scale of different users for all projects sometimes may be.neglected while calculating the similarity. Some algorithms such as adjusted cosine.similarity

Spotify-Recommendation-Engine：音乐推荐系统