基于Python的图博档数字资源推荐算法.pdf

MovieLens-100k协同过滤推荐算法数据集

BookCrossing数据集包含278858个用户对271379本书进行的评分，包括显式和隐式的评分。本数据集主要包含2中文件格式，sql和csv，方便不同需求的用户使用。

本文主要介绍基于用户的协同过滤推荐算法的推荐原理、推荐过程、代码实现。 一、基于用户的协同过滤推荐算法推荐原理 基于用户的协同过滤推荐算法是协同过滤推荐算法中最简单、最传统的推荐算法，是根据用户对项目的某一种操作行为，为目标用户找到操作行为相同或者相似的用户，这些操作行为相同或者相似的用户称之为目标用户的近邻用户，然后在这些近邻用户中找出目标用户没有操作行为同时近邻用户同时有操作行为的项目，最后将这些项目推荐给目标用户，作为目标用户感兴趣的项目。 二、基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程 基于用户的协同过滤推荐算法推荐过程可分为四个步骤：构建用户-项目操作行为矩阵、计算用户之间似度、得到目标用户

豆瓣电影推荐系统——通过爬取电影数据和用户数据，再利用所爬取的数据设计并实现相关推荐算法对用户进行电影推荐。然后设计出图形用户界面（GUI）进行交互，封装成电影推荐软件，针对数据集中的用户推荐相关电影。 **主要分为三大模块：** :one: 爬虫模块：request 库、json 库、MySQL :two: 推荐系统模块：基于物品的协同过滤算法（ItemCF 算法） :three: GUI 模块：PyQt5 **开发环境：Python 3.7.7**

DeepFM实战源码

针对目前的电影推荐算法中，传统的矩阵分解算法对于用户的离散型评分数据集的数据利用率不高的问题，提出基于二项分布的矩阵分解算法的模型，在假定用户的评分数据是服从二项分布的前提下，利用最大后验估计学习得出损失函数，将用户的兴趣度作为影响因子，加入项目之间的邻域影响，其后利用随机梯度下降法针对问题求解。通过在MovieLens数据集上与传统的矩阵分解算法的对比实验，结果表明，提出的算法可以有效的提高推荐精度，表现出良好的稳定性。

兴趣点( POI) 的签到数据体现了用户的偏好和兴趣点的分布特征，这在兴趣点推荐领域有极为重要的价值． 为了缓解 数据稀疏造成的推荐不准确等问题，本文提出了融合时间序列的 POI 动态推荐算法，结合用户与用户之间的关系、兴趣点位置 以及流行度信息等． 首先划分时间序列，得到时间因子的相似度;其次时间序列融入到基于用户的协同过滤算法，再根据时间的 连续性特征得到基于用户的预测评分，然后将地理影响因子与基于时间的流行度信息结合，预测用户的评分，进而与基于用户 的评分加权融合;最后，在 Gowalla 数据集上进行实验，结果表明，本文提出的融合时间序列的 POI 动态推荐算法能够有效减小 推荐误差，

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