深度神经网络由于结构类似于生物神经网络，因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示，且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型，该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取，再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集，然后通过二次模型学习产生排序集，实现精准、实时、个性化推荐。通过真实数据集对模型评估实验，实验结果表明，该模型能够很好地学习、抽取用户隐特征，并且能够一定程度上解决传统推荐系统稀疏性、新物品等问题，同时实现了更加精准、实时、个性化的推荐。

本文件是论文《Tag-Aware Personalized Recommendation Using a Deep-Semantic Similarity Model with Negative Sampling》的原文翻译，是我通过 Google 翻译及我自己的理解翻译而来的。在翻译的内容中有很多英文标记的地方，便于结合原文进行理解。感谢论文原作者的辛苦实践，/bq，如有侵权，请联系我删除，谢谢~/bq。 [摘要] With the rapid growth of social tagging systems, many efforts have been put on tag-aware personalized recommendation. However, due to uncontrolled vocabularies, social tags are usually redundant, sparse, and ambiguous. In this paper, we propose a deep neural network approach to solve this problem by mapping both the tag-based user and item profiles to an abstract deep feature space, where the deepsemantic similarities between users and their target items (resp., irrelevant items) are maximized (resp., minimized). Due to huge numbers of online items, the training of this model is usually computationally expensive in the real-world context. Therefore, we introduce negative sampling, which significantly increases the model’s training efficiency (109.6 times quicker) and ensures the scalability in practice. Experimental results show that our model can significantly outperform the state-of-the-art baselines in tag-aware personalized recommendation: e.g., its mean reciprocal rank is between 5.7 and 16.5 times better than the baselines.

基于用户的协同过滤算法； 计算用户之间的相似度，建立推荐系统；预测该用户对未涉及的item的评估；并使用RMSE方法，为建立的系统进行评估质量。python代码，处理非常迅速，直接可用的代码

火花物品 spark流式计算电商商品关注度+推荐系统/关联系统 火花：2.6.5 Hadoop：2.6.0 Scala：2.11.8 开发方式：maven（java + scala） 前端：boostrap + springboot + echarts spark-goods：后台springboot1：前端

推荐系统技术路线（入门）：召回到排序再到重排

服装-产品推荐系统

商品推荐系统（产品推荐系统） 项目介绍 商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案，它可以根据用户的喜好，年龄，点击量，购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示，我将使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间的相似性，最终将相似度较高级的用户浏览的商品推荐给用户。 项目目标 商品推荐：根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品 一级类目管理：管理一级类目的相关功能 二级类目管理：管理二级类目的相关功能 商品管理：对商品进行上架，下架，修改信息 管理员管理：管理管理员，用于商城后台的管理平台页面 商城会员管理：管理商城会员，对商城页面的会员进行管理 商城会员登录及注册：实现商城用户的登录功能以及注册功能 项目所采用的技术 开发环境 操作系统：Windows8.1 IDE：Ec

基于用于的推荐系统代码，直接可以运行，只需要替换掉你的数据即可！ 如果有需要做推荐系统案例的小伙伴，可以私信博主，留言即可！ 第一步：发现用户的偏好 第二步：找到相似的用户或物品 第三步：计算推荐

机器学习-推荐系统（基于用户）.ipynb

如果毕业设计做推荐系统可以参考这个资源！！！！！！！！！ 资源包括： 1、包含基于物品，基于用户的协同过滤底层算法（Python实现） 2、基于python第三库Surprise实现的推荐系统（机器学习类似原理） 3、基于电影进行推荐系统的设计 4、包含大量的数据集（电影数据集）