Python与Tensorflow推荐系统实现代码

完整的代码以及数据库

1) 查阅相关资料，了解推荐系统的基本概念、应用场景及其难点。 2) 掌握Python语言以及一些相关库的基本使用。 3) 在标准评测数据集MovieLens上验证推荐系统的多种算法。

什么是推荐系统 维基百科这样解释道：推荐系统属于资讯过滤的一种应用。推荐系统能够将可能受喜好的资讯或实物（例如：电影、电视节目、音乐、书籍、新闻、图片、网页）推荐给使用者。 本质上是根据用户的一些行为数据有针对性的推荐用户更可能感兴趣的内容。比如在网易云音乐听歌，听得越多，它就会推荐越多符合你喜好的音乐。 推荐系统是如何工作的呢？有一种思路如下： 用户 A 听了 收藏了 a,b,c 三首歌。用户 B 收藏了 a, b 两首歌，这时候推荐系统就把 c 推荐给用户 B。因为算法判断用户 A，B 对音乐的品味有极大可能一致。 推荐算法分类 最常见的推荐算法分为基于内容推荐以及协同过滤。协

基于知识图谱的推荐系统项目完整代码 数据集在data文件夹下 数据集为txt模式，分为训练集、验证集以及测试集

推荐系统 项目介绍 介绍推荐系统基本知识，相关算法以及实现。 目录规划 data 测试用数据集合 py3.x 相关实践的python 实现 spark 相关实践的spark 实现 manual 相关资料集合 paper阅读分享 基础知识分享 内容导航 python 实现（主要用于原理理解） ItemCF(使用sklearn 版本和 不使用sklearn版本） UserCF(使用sklearn 版本和 不使用sklearn版本） LFM Graph—Based Spark 实现 特征工程 ItemCF 计划项(恩 就是挖坑的意思) 推荐算实现 基于用户行为数据的推荐算法 关联规则 LFM Graph ALS 利用用户标签数据推荐算法 LDA TF-IDF TagCF 探索性研究（各个paper的实现） Markov Chain 社交网络 基于深度学习的推荐算法 .... 评价系统实现 推荐系统架构实现 外围架构 用户行为日志存储系统 日志系统 UI 功能模块 数据录入模块 用户特征生成模块 推荐模块 过滤模块 排名模块

用Python写了一个 Apriori算法模块，测试数据用的是R里面的经典数据集Groceries.csv食品杂货店。对该数据集进行关联分析，并对结果进行打印，分别输出了各项集情况，关联规则和最受欢迎的前五个商品。大家可以根据自身的需求修改代码。