推荐系统实例与最佳实践(Jupyter notebooks)

推荐系统旨在为用户推荐个性化的在线商品或信息, 其广泛应用于众多Web场景之中, 来处理海量信息数据所导致的信息过载问题, 以此提升用户体验. 鉴于推荐系统强大的实用性。

HadoopHDFS架构概述推荐系统框架图

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于没有手动标注用户兴趣的标签，现有方法总是遵循将这两个方面纠缠在一起的范式，这可能导致推荐准确性和可解释性较差。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一个对比学习框架，以将推荐的长期和短期兴趣（CLSR）与自我监督分开。具体来说，我们首先提出了两个独立的编码器来独立捕获不同时间尺度的用户兴趣。然后，我们从交互序列中提取长期和短期兴趣代理，作为用户兴趣的伪标签。然后设计成对对比任务来监督兴趣表示与其相应兴趣代理之间的相似性。最后，由于长期和短期利益的重要性是动态变化的，我们建议通过基于注意力的网络自适应地聚合它们进行预测。我们对电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集进行了实验。经验结果表明，我们的 CLSR 始终优于所有最先进的模型，并有显着改进：GAUC 提高了 0.01 以上，NDCG 提高了 4% 以上。进一步的反事实评估表明，CLSR 成功地实现了长期和短期利益的更强解耦。

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Python基于Django的电影推荐系统和论坛源码.zip

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python电影推荐系统——实现用户登录、评分、推荐，采用协同过滤算法

人工智能与算法在电商领域的应用，结合人工智能技术，品牌能够更有效地预测客户的需求和购买行为，并为其提供个性化推荐。以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。 随着电商行业的不断扩大，势必会拥有越来越多的客户，自动化的需求也就越发急切，并将成为电商的投资重点。更重要的是，随着电商企业的增长，重复任务的数量也在增长，这时利用机器人处理问题便是极好的解决办法。 电子商务正在以前所未有的速度蓬勃发展。电子商务行业正以一种新的形式，将客户带到一个新的体验水平。人工智能是一个具有巨大潜力的技术，它将会给电子商务行业带来新的变革。零售企业应用人工智能，可以改善各种流程、客户体验、并最终提高收入。

对应博客地址：https://blog.csdn.net/andrew_extra/article/details/124888185 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影的分类推荐，同时对电影的评论进行关键词抽取和情感分析。 目录 1. 项目简介 2. 功能组成 3. 基于python的电影数据可视化分析与推荐系统 3.1 系统注册登录 3.2 全球电影数据爬虫 3.3 全球电影数据可视化分析 电影出品的年份和制作语言分布情况 不同制作国家或地区的电影数目分布情况 不同类型电影的数目分布情况 不同类型电影的时长分布箱型图 不同类型电影的拍摄预算与票房收入的分布箱型图 不同类型电影的评分分布箱型图 不同电影风格的受欢迎程度分布箱型图 电影评分对票房的影响 3.4 国内电影网站的 TOP 电影分析 3.5 电影分类推荐 3.6 电影评论分析 4. 总结 本项目利用网络爬虫技术从国外某电影网站和国内某电影评论网站采集电影数据，并对电影数据进行可视化分析，实现电影的检索、热门电影排行和电影