更新日志
2018-6-17更新推荐方法接口
一个简单的电影推荐系统。
目录
：模型一瞥
：模型结构
：整体文件结构
：模型实现细节
：简单使用教程
1.一瞥
模型移植至仓库 ，原作者使用的是TensorFlow-1.0，本仓库得到作者允许后，使用PyTorch-0.4.0的移植版本。的详细实现说明，造成我在复现过程中省去了很多麻烦。
模型使用了movieLens-1m的数据集进行训练，建模用户-电影-评分数据，要实现给定用户和电影ID，预测用户对于电影的评分。在推荐系统领域，就是一个评分的任务。
2.模型概述
注：图片来源原作者仓库
模型基本就是使用双通道网络来实现推荐系统领域比较有效的基于评分的SVD ++模型。这里简单讲下什么是SVD ++
SVD ++ ：
简单来说，SVD就是使用奇异值矩阵分解的方法，将推荐系统中的两个输入：用户矩阵和物品矩阵映射到隐藏空间，得到两个致密的隐藏矢
2021-07-17 09:04:36
14.32MB
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微信小程序-电影推荐功能示例.zip 小程序模板代码，可以直接从源码里粘贴复制过来，虽然这样做不利于自己独立编写代码。
2021-07-10 21:02:09
1.25MB
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采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。
2021-07-07 14:13:56
19.41MB
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本项目是一个电影推荐系统的项目，使用两种方式来实现：
基于CNN的推荐。
基于矩阵分解的协同过滤的推荐。代码相对于慕课网的代码有一些更新，大家以这里的代码为准。
2021-07-05 15:09:52
7.4MB
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